来源：Facebook
编辑：LRS
【新智元导读】你是不是经常感觉目前的强化学习游戏都太过简单，没有挑战性？Facebook最近发布了一个超好用的强化学习沙盒MiniHack，不仅高度可定制化，还内置了一个超难的游戏NetHack，快来挑战吧！
强化学习（Reinforcement learning， RL）能够帮助人类进行有效地决策，研究成果也遍布游戏、机器人等各个领域。强化学习的研究进展通常是由模拟基准推动的，研究人员通过在各种各样的模拟器基准上训练模型，并且一些基准已经被完全刷榜，例如Arcade Learning Environment和MuJoCo已经到了很难再优化的程度。一些新的基准测试环境，如ProcGen、Minecraft和NetHack能够帮助RL研究人员构建更强大的新算法，但这些新环境过于复杂和丰富的功能导致在算法开发过程中，很难弄清算法究竟测试了哪些问题。这些测试平台一般由一个完整的游戏组成，并没有明确设计用于强化学习的特定功能，例如RL 算法中常用的探索（exploration）、记忆（memory）和分数（credit assignment）都没有提供接口。为了解决这个问题，Faccebook提出了一个环境构建框架MiniHack，使用此工具，开发人员可以轻松针对RL中的特定问题创建高级强化学习的任务。目前MiniHack是开源的，并且论文已经发表在NeurIPS 2021。框架中还附带了一套基于NetHack的任务，NetHack是世界上最难的游戏之一。它是发布于1987年一款Rougelike游戏，继承自Hack（1985年）及更早的Rogue（1980年），玩家需要选择自己所扮演的角色并指定性别、种族、职业和阵营，或者选择让系统随机产生一个角色。游戏者可以扮演经典奇幻角色，比如骑士，野蛮人，巫师，游侠，神官, 僧侣和武士，也可以选择一些比较少见的角色，诸如考古学家、游客和洞穴人。玩家的角色和阵营决定了其在游戏中需要侍奉的神灵。通关流程中玩家需要在地下城的最底层取得Yendor的项链并将其供奉给自己的神灵。如果完成整个游戏，玩家将会获得不朽作为礼物，并成为半神。此外，一系列的支线任务也必须完成，其中包括各职业所特有的任务。游戏开始的时候，玩家通常会有一只宠物伴随，一般是小猫或者小狗，但是骑士会有一只马驹以及一副马鞍。游戏中大部分的怪物都可以用魔法、喂食、许愿、下蛋、陷阱等方式转化为宠物。MiniHack使用NetHack学习环境（NLE）为开发人员提供接口，可以轻松利用游戏的丰富性来完成复杂的强化学习任务。这个新的沙盒MiniHack附带了大量游戏中已有的资源，有多达500多个怪物和450件物品，包括武器、魔杖、工具和咒语书，所有这些都具有独特的特征和复杂的动态环境。这个框架允许RL 开发者不仅在简单的网格世界风格中进行路线规划，还需要在有限的行动空间内完成更复杂的技能获取问题。为了方便开发，MiniHack利用了NetHack中地下城的描述文件。描述文件使用人类可读的概率编程（如领域特定语言DSL）编写，只需几行代码开发人员就可以生成各种各样的环境，并控制每一处细节，从怪物的位置、类型到关卡、物体和地形，同时引入随机性来增强RL agent的泛化能力。DSL可以对环境的某些部分进行细化，并使用随机生成函数，这也意味着每次重置环境并且agent开始新的事件时，agent 的等级可能会有明显差别。这种程序性内容生成允许MiniHack评估RL对以前未看到的情况的泛化能力，从而能够训练本质上更健壮和通用的代理。对于没有时间学习描述文件细节的研究人员，MiniHack 还提供了一个方便的接口，用Python来描述整个环境。MiniHack环境使用Gym接口，并且一切都是高度可定制的。用户可以轻松地选择agent接收的观测类型，例如基于像素的、符号的或文本的，以及它可以执行的操作。此外，MiniHack还提供了一个方便的接口来指定所需的自定义奖励功能，以指导agent 的学习。Facebook 还使用MiniHack构建了一套RL任务，用于测试RL agent的核心功能，并将其作为MiniHack的一部分共同发布。这套任务可以像任何其他RL基准一样使用。此外，这些任务还可以作为开发新任务的基础代码。MiniHack还支持移植现有的基于网格的基准测试，开源代码中展示了如何将之前的测试平台（如MiniGrid和Boxoban）移植到MiniHack上。由于MiniHack的灵活性和丰富性，可以通过添加额外的实体、环境功能和随机性来增加挑战性。创造丰富复杂的环境来研究深度RL中的特定研究问题从来都不是一件容易的事。MiniHack的目标是在分离中测试AI代理的特定功能，包括探索、记忆和语言辅助RL。该框架可用于FAIR 和NeurIPS 2021 联合举办的 NetHack挑战赛。为了更快上手MiniHack，开发者提供了使用TorchBeast和RLlib等框架的各种baseline代码。MiniHack还支持无监督环境设计（UED）研究，通过动态调整任务MDP的自由参数，在训练期间学习自适应任务分配。MiniHack允许覆盖环境的描述文件，从而可以根据UED的要求轻松调整MDP配置。为了测试MiniHack中的UED，开发者实现了最近提出的PAIRED 算法，该算法通过最大化regret 来训练环境对抗，从而生成环境，以便最终能训练一个鲁棒性更强的主角代理。研究人员还使用不同的神经结构进行额外的实验来比较IMPALA 基线模型的性能，并展示了在选定的MiniHack 任务上使用三种不同体量模型架构（小型、中型和大型）的结果，这三种架构在卷积层的数量、隐藏MLP层的大小以及embedding维度上有所不同。中、大型agent 模型的性能在所有五个任务上都是相差不大。有趣的是，小型模型在Room-Ultimate-15和CorridorBattle环境中的性能较差，但实际上在Corridor-3任务中的性能却优于大型模型。由于环境的复杂性，小型模型的在深度和宽度方面的性能可能都优于大型模型，如果用老的框架则无法很好地进行分析。MiniHack提供了一个更可控的环境来研究这一现象，并且它提供了丰富的环境定制能力。
参考资料：
https://ai.facebook.com/blog/minihack-a-new-sandbox-for-open-ended-reinforcement-learning/
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