强化学习与创意人工智能：从自动驾驶到图像生成

# 强化学习与创意人工智能：从自动驾驶到图像生成 ## 1. 自动驾驶汽车的发展现状与安全优势 全球每年有 135 万人死于道路交通事故，平均每 24 秒就有一人在交通事故中丧生。不过，自动驾驶汽车有望大幅降低这一数字。目前，部分自动驾驶汽车仅造成了两起死亡事故，而完全自动驾驶汽车尚未出现致死事故。以特斯拉半自动驾驶汽车为例，普通汽车大约每行驶 70 万公里会发生一次事故，而启用部分自动驾驶控制的特斯拉汽车平均行驶 470 万公里才会发生一次事故，事故数量减少了 85%。 以下是部分汽车制造商推出面向消费者的完全自动驾驶汽车的计划时间表： | 制造商 | 年份 | | --- | --- | | 特斯拉 | 2019 | | 日产 | 2020 | | 本田 | 2020 | | 丰田 | 2020(1) | | 雷诺 | 2020(2) | | 现代 | 2020(1) | | 沃尔沃 | 2021(1) | | 宝马 | 2021 | | 福特 | 2021 | | 菲亚特 | 2021 | | 戴姆勒 | 2020 - 2025 | ## 2. 强化学习在自动驾驶中的挑战与解决方案 ### 2.1 模拟训练模型难以迁移 大多数强化学习方法在实际应用中存在困难，主要原因有两点：一是模拟环境与现实世界差异巨大，导致用于策略学习的模型往往难以迁移；二是即使在现实世界中进行学习，可用数据量也太小，泛化能力常常不足。 为解决这些问题，研究者建议在训练过程中引入一个对抗者。这个对抗者可以施加额外的扰动力量和不稳定因素，其训练目标是在系统中施加恰到好处的扰动，以最大程度地干扰智能体。学习算法必须对这些扰动进行补偿，从而自动变得更加鲁棒。这种模型与图像领域的生成对抗模型有很强的相似性，实验结果令人鼓舞，能够学习到更强大的控制策略。 ### 2.2 对抗攻击对强化学习模型的影响 如果强化学习模型以像素图像的形式接收输入，这些图像可以被不易察觉地改变，从而欺骗用于近似 Q 函数的深度神经网络（DNN）。例如，在 Atari 游戏 Pong 中，通过对成本函数关于状态 x 的导数的符号进行微小改变，乘以一个小因子后加到原始输入图像上，得到的对抗输入图像在观察者看来几乎没有变化，但 DNN 输出的动作却完全不同。 研究者还研究了 8 种攻击方法对 20 种不同防御策略的有效性。结果表明，大多数攻击都存在有效的对策，而且大多数攻击方法需要访问模型。黑盒攻击很少见，攻击者在实践中很难实施。随着该领域研究活动的增加，未来有望出现非常可靠的强化学习系统。 ## 3. 强化学习在其他领域的应用与优势 在许多应用领域，需要在一定时间内确定一系列动作，以实现随时间累积的最高奖励总和。模型（智能体）可以根据当前情况（状态）的信息选择这些动作，例如棋盘游戏、机器人控制和自动驾驶汽车等。深度神经网络（DNN）可用于为状态分配预期奖励总和，以确定最佳动作，因为它们能够很好地近似底层函数。 ### 3.1 Q 网络与策略梯度模型 Q 网络 $Q(s_t, a; w)$ 为每个状态 - 动作对估计预期奖励总和。对于观察到的连续状态和动作，可以推导出一个用于训练 Q 网络的方程。随机策略适用于存在随机影响的决策情况，它为给定状态确定可能动作的最优概率分布。策略梯度模型从模型运行样本中计算梯度，从而训练模型。与以往的 DNN 不同，训练数据是在训练过程中使用模拟或真实环境生成的。 ### 3.2 DNN 在游戏领域的成功 在游戏领域，DNN 取得了持续的成功。在棋盘游戏中，DNN 击败了人类玩家；在复杂的实时多人视频游戏中，DNN 也击败了世界冠军团队。不过，这些都是模拟环境，能够生成和使用包含数千年人类游戏经验的训练数据。 ## 4. 创意人工智能：图像生成与情感交互 ### 4.1 生成对抗网络（GAN）的原理 生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，尝试同时训练这两个网络。以生成梵高风格的图像为例，需要一个某一类型图像的训练集。生成器网络 $G