|
本帖最后由 刘景亚 于 2016-4-11 18:26 编辑
: i p/ R4 L/ C1 `( ?0 a7 y$ _# T0 ^# U B0 n0 u
前段时间的人机围棋大战赚足了人们的眼球,Google公司的AlphaGO也使机器学习和深度学习让更多的人有了一定的了解,可谓做了一次很好的科技普及。
4 `5 ]5 ?4 V5 G( X( q现在我们从简单问题入手,如何基于机器学习,通过自学习的方式让机器人学会玩“石头、剪刀、布”游戏?) @+ N! Z5 U# g( ?! S! g5 q. s: X% ~ `+ y
不知大家有何建议?欢迎大家发言参加讨论。
- g0 e5 ?4 |( l5 ^8 T4 ^3 U1 i*******************************************************************************************# G! @) Y0 S) }0 h
分割线以上为原贴
3 D4 o% `+ A( H5 h4 v*******************************************************************************************
% r' z. d- f- U: {; Y0 i非常感谢各位大侠的参与和讨论。
- O- x/ l6 J( T* Y' k/ Q; p* N关于机器人玩“石头、剪子、布”游戏,我本打算分三个问题和步骤和大家一起探讨。看到讨论中,大家对这三个方面都有所涉及。# F# @. X# c+ N3 M# I
下面我把我对这个问题的认识抛出来与大家交流分享。
" |- F4 [. f. U8 u- h9 F/ y" ^& n要让一个机器人玩“石头、剪刀、布”,我们分三步走。
8 _2 ?( x" L; ]! Q* e6 C- Y; {第一步,如何让机器人通过自学习的方式学会游戏规则?比如,一开始机器人并不知道石头、剪子和布,哪个赢哪个,要玩游戏首先得学会规则。当然要实现这一步,有比较简单的办法,最直接的是程序员编程时,直接定义这个规则,这是以前经常用的传统的方法。现在我们想通过一种新的方法来实现,让机器人像小孩一样,通过不断地实践、摸索和总结掌握这个规则,也就是自学习和机器学习。
4 n& J9 B8 G" y' E. `第二步,如何让机器人在掌握规则后大概率获胜?; i7 C2 H a- J" y
第三步,能不能通过一种方法,使机器人在每局对战时100%获胜?
w2 {# r, `; G4 @****************************************************************************************** s) J/ I0 U- p
关于第一步,可以用如下方法实现:让机器人和人对战,在对战的实践过程中训练机器人,使其不断自学习以掌握规则。在对战,人始终随机出,机器人一开始并不知道规则,也随机出。赢了有奖励,输了有惩罚,随着对战次数的增多,机器人就会对出拳的种类形成“价值判断”。在训练过程中,机器人会反复判断,是随机出还是基于已经学到的部分知识。经过不断训练,机器人就会学会游戏规则。这个过程区别于以往的程序员直接定义,和人类的学习过程十分类似。
9 i$ t" U3 c3 h+ D那么这个方法有没有效果,我们验证一下。
' C9 I% u# T. ^6 G" N下图是我与机器人玩25局的情况,注意这个机器人一开始并不知道游戏规则。我随机出拳,机器人一开始也随机出,赢了奖励,输了惩罚。大家会发现,从第11局开始,机器人就已经完全掌握了规则。- N b0 L/ o9 Y
9 U/ |) B$ h4 m3 V* r
8 S" D; K1 o+ ^2 x! |5 C' d
4 P# X* x" l: r; @' {* I) q
7 w3 p$ ?, _( D
: M) p ^5 O4 H9 u% g! @2 X- h8 @2 z |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册会员
×
|