近日，OpenAI 釋出了一種新型的強化學習演算法，近端策略優化（Proximal Policy Optimization/PPO）演算法，該演算法的實現和調參十分簡單，並且它的效能甚至要超過現階段最優秀的方法。因為該演算法實現非常簡單並且有優秀的效能，PPO 已經成為了 OpenAI 預設使用的強化學習演算法。
近端策略優化（PPO）可以讓我們在複雜和具有挑戰性的環境中訓練 AI 策略。如上所示的 Roboschool（進行機器人模擬的開源軟體，整合在 OpenAI Gym 中），其中智慧體嘗試抵達粉紅色的目標點，因此它需要學習怎樣走路、跑動和轉向等。同時該智慧體不僅需要學會怎樣從小球的打擊中保持平衡（利用自身的動量），在被撞倒後還需要學會如何從草地上站起來。
- 程式碼：https://github.com/openai/baselines
- 論文：https://openai-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/blog/2017-07/ppo/ppo-arxiv.pdf
策略梯度法（Policy gradient methods）是近來使用深度神經網路進行控制的突破基礎，不論是視訊遊戲還是 3D 移動或者圍棋控制等，它們都基於策略梯度法。但是通過策略梯度法獲得優秀的結果是十分困難的，因為它對步長大小的選擇非常敏感。如果迭代步長太小，那麼訓練進展會非常慢，但如果迭代步長太大，那麼訊號將受到噪聲的強烈干擾，因此我們會看到效能會急劇降低。同時這種策略梯度法有非常低的樣本效率，它需要數百萬（或數十億）的時間步驟來學習一個簡單的任務。
研究人員希望能通過約束或其他優化策略更新（policy update）大小方法來消除這些缺陷，如 TRPO 和 ACER 等方法。這些方法都有其自己的權衡，ACER 方法要比 PPO 方法複雜地多，它需要額外新增程式碼來修正離策略（off-policy）和重構緩衝器，但它在 Atari 基準上僅僅比 PPO 好一丟丟。TRPO 雖然對連續控制任務非常有用，但它並不容易與那些在策略和值函式或輔助損失函式（auxiliary losses）間共享引數的演算法相容，即那些用於解決 Atari 和其他視覺輸入很重要領域的演算法。
近端策略優化（PPO）
通過監督學習，我們可以輕鬆地計算實現成本函式，並在成本函式上執行梯度下降。我們應該對 PPO 非常有信心，因為它只需要少量的調參就能實現非常優秀的結果。強化學習成功的路徑並不明顯，演算法通常具有許多難以除錯的活動模組，這些模組需要大量的精力進行調整才能獲得良好的效果。PPO 演算法很好地權衡了實現簡單性、樣本複雜度和調參難度，它嘗試在每一迭代步計算一個更新以最小化成本函式，在計算梯度時還需要確保與先前策略有相對較小的偏差。
我們以前詳細說明了一個 PPO 變體，即使用一個適應性 KL 罰項來控制每一次迭代中的策略改變。這一新變體使用了一種新的目標函式，該目標函式很少在其他演算法中出現：
該目標函式實現了一種與隨機梯度下降相匹配的置信域（Trust Region）更新方法，它同時還移除了 KL 罰項以簡化演算法和構建適應性更新。在測試中該演算法在連續控制任務中取得了最好的效能，並且儘管實現起來非常簡單，但它同樣在 Atari 上獲得了與 ACER 演算法相匹配的效能。
可控制的複雜機器人
用 PPO 訓練的智慧體發揮出了靈活的移動策略，使它們可以在朝目標地點移動的時候臨時進行轉向和傾斜。
我們已經在用 PPO 訓練出的策略的基礎上創造了互動式智慧體，即我們可以使用鍵盤在 Roboschool 環境中為機器人設定新的目標地點；儘管輸入序列與智慧體訓練的序列不同，它也試圖進行泛化（generalize）。
我們也使用 PPO 來教複雜的模擬機器人如何進行走動，像上方所示的波士頓動力的「Atlas」模型；此模型有 30 個不同的關節，而雙足機器人有 17 個。其它研究人員已經使用 PPO 來訓練機器人，當其經過障礙時，可以展現出引人注目的跑酷技巧。
基準：PPO 和 TRPO
基準的釋出包括 PPO 和 TRPO 的可擴充套件且並行的實現工具，它們兩個都使用 MPI 來進行資料傳輸，而且都使用的是 Python3 和 TensorFlow。我們也加入了策略的預訓練版本，用來在 Roboschool agent zoo 中訓練上述機器人。
論文：近端策略優化演算法（Proximal Policy Optimization Algorithms）
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論文地址：https://openai-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/blog/2017-07/ppo/ppo-arxiv.pdf
摘要：我們為強化學習提出了一種新型策略梯度法，它可以通過與環境的互動而在抽樣資料中轉換，它還能使用隨機梯度下降優化一個「surrogate」目標函式。而標準策略梯度法為每一個資料樣本執行一個梯度更新，因此我們提出了一種新的目標函式，它可以在多個 epoch 中實現小批量（minibatch）更新。這種新方法我們稱之為近端策略優化（PPO）演算法，該演算法從置信域策略優化（TRPO）演算法獲得了許多啟發，但它更加地易於實現、廣泛和有更好的樣本複雜度（經驗性）。我們在一組基準任務上測試 PPO 的演算法，包括了模擬機器人移動和 Atari 遊戲，這些基準測試展示了 PPO 演算法要比其他線上策略梯度法更優秀，該演算法總體上在樣本複雜度、簡單性和實際時間（wall-time.）中有非常好的均衡。
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