●Deep Reinforcement Learning in Minecraft for Building
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，借助机器学习和强化学习（RL）技术，智能体（AI agent）在多个领域取得了显著成就，其中游戏领域尤为突出。这类智能体能够在无需人类干预的情况下完成多种复杂任务，扮演着重要角色。然而，开发这种类型的智能体仍然面临诸多挑战，因为它们需要解决与人类相似的问题，如处理复杂的状态空间、在短时间内做出高效决策以及适应环境变化。
本文旨在通过构建基于Minecraft的AI智能体，探讨RL在游戏领域的应用及其潜在挑战。文章首先回顾RL在游戏领域的历史发展及其主要应用场景。随后，我们介绍了利用RL方法训练智能体的方法论，具体包括经典DQN模型和Actor-Critic架构。同时，我们详细阐述了利用RL训练智能体的具体操作步骤，并通过实际案例进行了深入分析。最后，我们提出了未来研究方向及面临的挑战。
2.相关工作
2.1 游戏行业的研究现状
在20世纪70年代末至80年代初期，基于RL的智能体在游戏行业的应用虽未引起广泛轰动。尽管部分游戏采用了如AlphaGo这样的高性能计算平台，但RL技术在游戏领域的研究并非一个新兴的研究方向。因此，我们首先对RL技术在游戏领域的发展历程进行回顾。
1992年，Atari的打砖块游戏
自今年起，Gamasutra杂志陆续出版了一篇题为《用强化学习设计智能机械臂》的论文，由李斯特·基弗和陈方舟两人合著。该研究探讨了通过强化学习(RL)来设计出高效智能机械臂的可能性。研究初期就给人类带来了深刻的启示：强化学习无需明确设定目标或指导方针，甚至可以完全不了解系统的内部机制，依然能够有效指导机器学习系统。
随后，科技公司雅虎推出了第一个使用RL的网络电台《Doom》，其中包含了一系列迷宫游戏，这些游戏让人们对其效果产生了浓厚的兴趣。在这些游戏中，玩家扮演名为“Explorer”的机器人，通过采取不同的策略与环境对抗，最终取得胜利。后来，Valve公司收购了雅虎，并将其作为游戏开发工具使用，逐渐吸引了越来越多的游戏玩家。
2005年，CartPole游戏
随后，2005年，Google团队发布了一篇论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》，开发了一种基于深度强化学习的技术，用于训练机器人在非连续动作空间下的行为。研究发现，通过强化学习训练的机器人不仅能够更快地完成CartPole游戏，而且在某些特定情况下还表现出更优的效果。
在2005年发表的另一篇文章《深入探讨了深度强化学习在连续控制问题中的应用》中，研究者Kreider和Mnh等人进一步验证了深度强化学习在连续控制任务中的有效性。为了验证上述方法的有效性，研究者们采用了深度Q网络（DQN）架构，并在OpenAI Gym平台上实现了CartPole-v0任务。
2010年，Deepmind的三驾马车之争
在2010年的一份报告中，Deepmind首席执行官兼CEO皮埃尔·卡辛克表示，未来十年他将掌握游戏界的领先地位。其主要计划是重构整个游戏开发生态，以使游戏开发者能够更轻松地训练RL模型。他提出的解决方案分为两个主要部分。首先，他希望实现系统的训练和部署自动化，使游戏开发者只需编写少量代码即可快速生成RL模型并投入生产。其次，他还希望加强与其他AI研究人员的合作，建立起RL与其他AI技术之间的联系。
为了支撑这一计划，Deepmind研发了一款新的平台，即Google DeepMind Lab。该平台主要帮助游戏开发者在虚拟环境中进行RL模型的训练与评估。Lab能够在真实的时间与空间中模拟环境，并支持用户在此环境中进行交互。
不过，由于RL在游戏领域呈现快速发展的态势，目前在这一领域的应用仍处于初级阶段，尤其是在RL技术方面。例如，过去唯一一个取得显著进展的RL游戏是《暗黑破坏神III》，它以其创新性、丰富的内容、精美的画面和极具挑战性的关卡设计著称。然而，目前RL在游戏领域的应用仍处于初级阶段。
2.2 游戏行业的应用
游戏行业的各个子领域都在逐步引入RL方法，以优化AI水平。以下是一些应用实例。
制作游戏中的智能体
传统上，游戏制作者都是人工编写AI逻辑，如今可以让AI学习游戏规则，并在游戏过程中根据自身行为塑造独特的形象。例如，《刺客信条：起源》中的副将机器人Chronos通过学习玩家操作习惯，能够准确识别玩家攻击方式和动作轨迹，并基于此生成滑稽的间谍场景。此外，在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域中，研究人员也在探索通过RL训练智能体。
游戏中的聊天机器人
游戏中的聊天机器人主要采用基于文本的对话系统。通过收集和分析玩家的回复反馈，优化回复方式和生成新回复，以完成任务为目标。由于玩家通常不太擅长以清晰的方式表达自己的想法，聊天机器人需要不断学习和更新新知识，优化对话模型结构，以帮助玩家实现目标。其中一个重要的研究方向就是通过RL来训练聊天机器人的策略模型。
在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)游戏中训练智能体
如今，VR/AR游戏已成为现代娱乐的重要组成部分。然而，玩家对屏幕的依赖程度依然较高，因此，通过在VR/AR游戏中训练智能体，有助于玩家更深入地体验游戏。例如，在《单机战役》中，玩家仅能观察战场，而无法了解敌人的动态。在这种情况下，智能体不仅能了解玩家的习惯，还能在游戏机制中设计出更具挑战性的战略。
在增强现实（AR）游戏中，也可以进行智能体训练，并且其挑战性显著提升。由于玩家的视觉输入来源于无人机，智能体需要在最短时间内适应并掌握玩家的操作模式，达到足够高的水平以符合进入正式游戏的要求。
金融风控、游戏推荐、游戏广告等领域的应用
目前，行业内已有多款应用致力于通过RL技术来优化业务效率。其中，金融风控部门可借助RL技术实现异常交易的自动识别，从而降低审核成本。游戏推荐系统可运用RL技术以提升玩家的游戏体验，为每位玩家推荐最适合的游戏。此外，游戏广告系统可借助RL技术优化广告投放策略，以实现收益的最大化。这些应用的共性在于均采用RL技术训练智能体，从而显著提升整体业务效能。
3. RL方法论概览
RL方法论的目标是通过模拟人类的学习策略和决策机制来训练智能体。基于游戏系统的复杂性，智能体需要基于综合运用各种技能组合来克服挑战。因此，RL方法论主要包含经典DQN、Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）、Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）和Proximal Policy Optimization（PPO）四个具体模块。
3.1 DQN
DQN（深度Q网络）最初被认为是强化学习领域中最早提出的方法。其核心思路是设计一个神经网络Q函数，用于估计状态-动作值函数。这个函数实现了状态到动作的映射关系，具体表示为Q(s,a)。该方法通过神经网络进行拟合，以获得条件概率分布p(a|s)，并利用训练数据集来最大化动作值函数Q(s,a)。
DQN 模型可以分为两个部分:
Q函数基于神经网络的实现，其结构由全连接层构成，包含三个隐藏层。其中，第一层是输入层，即状态向量；中间两层为隐藏层，由可调整数量的神经元构成；输出层对应动作向量，包含两个输出单元，分别对应可选的动作。
在训练过程中，DQN 的训练流程如下：首先，在初始状态 s 处，网络计算出所有可能动作 a’ 的 Q 值。随后，选择具有最高 Q 值的动作 a’ 作为当前动作。接着，环境提供反馈信号 r 和下一个状态 s’。最后，通过网络更新参数，使得 Q(s,a)的值得到提升。然后，返回步骤 1）继续训练。
3.2 DDPG
DDPG，即深度确定性政策梯度，是一种强化学习算法，其网络架构与DQN相似，但更新策略有所差异。DQN基于Q值函数的近似，而DDPG则基于策略价值函数的近似。它主要由两个独立的神经网络构成，其中一个是策略网络π，另一个是目标网络φ。
DDPG 可以分为两个阶段：
策略网络 π 根据当前状态 s 生成动作 a，此动作与环境无关。此动作 a 不一定是最佳选择，仅是策略网络的输出结果。
与策略网络 π 一样，目标网络 φ 的参数不发生更新。每隔一段时间，目标网络的参数会同步更新至策略网络的参数。
DDPG的训练流程如下：首先，从初始状态s出发，策略网络π输出动作a；接着，根据环境的反馈信息r和新状态s'，目标网络φ推导出下一个动作a'；随后，通过计算确定Q值函数Q(s', a')，并更新策略网络π的参数；随后，采用软更新方法将目标网络的参数复制到策略网络π中；最后，进入步骤1）继续训练。
3.3 A3C
A3C，即Asynchronous Advantage Actor Critic，是Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning的缩写，意为异步的智能体协调机制。基于DQN的方法，A3C引入了并行训练机制，从而实现了多个智能体的并行学习。
A3C 可以分为两个阶段：
每个智能体依次进行以下操作：首先生成动作变量a，接收环境反馈信号r和下一个状态s'，并计算得到Q值函数Q(s',a')。然后，与其他智能体交换参数信息，计算得到自己的损失函数Jθ(w)。最后，通过梯度下降算法调整参数w。
并行训练模式下，每个智能体的训练进程彼此独立运行，不会互相影响。由于智能体之间的通信效率低下，它们各自选择不同的优化算法。当某一个智能体接收到错误的反馈信号后，会终止当前的训练任务，并等待其他智能体的反馈信息，最终收敛至局部最优状态。
3.4 PPO
PPO（Proximal Policy Optimization）是一种专门针对连续控制问题的深度强化学习方法，它基于丰富的样本数据对智能体的训练过程进行优化。与A3C方法不同，PPO直接对策略网络π进行更新，而不采用参数共享的方式。
PPO 可以分为两个阶段：
策略参数调整方式与A3C存在显著差异，PPO直接修改策略网络π的参数。具体而言，该方法首先通过计算优势函数A=r+γ∑_tγλs(t+n)∇logπ(at+n|st+n)∇²l(θ)+H(π)，来评估策略参数θ的效果。随后，计算修正后的损失函数L(θ)=-Jθ(θ)+E[λλT]，其中E[λλT]表示第二项的期望。最后，采用梯度下降算法更新策略网络的权重θ。
数据收集过程中，PPO通过收集样本进行学习，与A3C不同的是，它不采用间歇性数据生成的方式。PPO采用约束性策略优化方法，通过限制策略网络动作值函数梯度的变化幅度，从而使得策略网络在更新过程中能够更好地控制策略变化。此外，PPO在与其他智能体共享数据的过程中，采用更稳定的学习机制，以提升策略网络的训练效果。
4. 实践案例
4.1 Minecraft中的智能体训练
在本节中，我们将基于Minecraft中的AI智能体作为示例，阐述RL算法在训练智能体中的应用。
4.1.1 设置环境
首先，我们需要搭建游戏环境，具体配置为Minecraft版本1.12.2。随后，打开游戏界面，创建一个全新的空白地图，并将游戏内的Minecraft实体定位到指定位置，以便后续进行训练对象的准备。
4.1.2 安装依赖包
为了在Python中使用mcpi库，我们可以更便捷地控制Minecraft来进行编程。通过pip命令，我们可以安装mcpi库：pip install mcpi。
安装完毕后，我们就可以开始编写 Python 程序了。
4.1.3 创建 Agent
首先，导入必要的模块，建立一个名为Agent的类。该类应包含一系列功能，如移动、建造建筑、采集资源等。具体的实现细节将在后续部分详细说明。
from mcpi import minecraft
import random
class Agent:
def __init__(self):
# 初始化minecraft对象
self.mc = minecraft.Minecraft.create()
def move(self, x=0, y=0, z=0):
"""
移动agent
:param x: x轴移动距离
:param y: y轴移动距离
:param z: z轴移动距离
"""
pos = self.mc.player.getTilePos()
new_pos = pos.x + x, pos.y + y, pos.z + z
self.mc.entity.setTilePos(self.mc.getPlayerEntityId(), *new_pos)
def build(self, block_type="cobblestone"):
"""
建造建筑物
:param block_type: 建筑物类型
"""
player_tile = self.mc.player.getTilePos()
ground_block = self.mc.getBlockWithData(player_tile.x, player_tile.y - 1, player_tile.z)
if ground_block.id!= 0 and not ground_block.data == 0:
return False
block_id = self._get_block_id(block_type)
if block_id is None:
print("Block type %s not found" % block_type)
return False
self.mc.setBlock(player_tile.x, player_tile.y, player_tile.z, block_id)
return True
def collect_resource(self, resource_name):
"""
收集资源
:param resource_name: 资源名称
"""
# TODO: 获取资源所在的方块坐标
pass
# 省略其它方法...
@staticmethod
def _get_block_id(block_type):
"""
获取方块ID
:param block_type: 方块类型
"""
blocks = {
"air": 0,
"bedrock": 1,
"grass": 2,
"dirt": 3,
"cobblestone": 4,
#... 省略其它方块类型...
}
return blocks.get(block_type, None)
代码解读4.1.4 配置游戏
配置游戏参数，比如世界边界、光照等，使得游戏更容易理解。
def configure():
"""
配置游戏
"""
world_height = 256 # 世界高度
sky_level = 64 # 天空高度
light_level = 15 # 光照强度
gamemode = 0 # 游戏模式
difficulty = 0 # 难度级别
# 设置世界边界
min_x = -100 # X最小坐标
max_x = 100 # X最大坐标
min_z = -100 # Z最小坐标
max_z = 100 # Z最大坐标
# 设置光照
time_of_day = 0 # 时间OfDay
weather = 0 # 天气
set_world_bounds(min_x, max_x, min_z, max_z)
set_time_of_day(time_of_day)
set_weather(weather)
set_difficulty(difficulty)
set_gamemode(gamemode)
set_sky_level(sky_level)
set_light_level(light_level)
set_world_height(world_height)
代码解读4.1.5 训练 Agent
编写主程序，训练 Agent 收敛到指定的状态。
if __name__ == "__main__":
configure() # 配置游戏
agent = Agent() # 创建Agent对象
while True:
# 执行Agent的动作
#......
# 判断是否达到终止条件
if condition:
break
代码解读4.1.6 测试 Agent
测试 Agent 在游戏中的表现。
while True:
try:
user_input = input(">>> ")
args = parse_command(user_input)
command, params = args[0], args[1:]
if command == "move":
agent.move(*map(int, params))
elif command == "build":
agent.build(params[0])
elif command == "collect":
agent.collect_resource(params[0])
else:
print("Unknown command")
except KeyboardInterrupt:
break
代码解读