소개
Connect 4는 유행을 타지 않는 2인용 게임으로 일반 애호가와 AI 연구자 모두에게 흥미를 불러일으켰습니다.이 블로그에서는 Ray RLib과 OpenSpiel을 사용하여 셀프 플레이를 사용하여 Connect 4용 강화 학습 (RL) 에이전트를 구축하는 방법을 자세히 설명합니다.셀프 플레이를 통해 에이전트는 외부 상대가 필요 없이 자신과 경쟁하여 반복적으로 실력을 향상시킬 수 있습니다.
오픈슈필은 무엇인가요?
DeepMind에서 개발한 OpenSpiel은 RL 연구를 위한 포괄적인 게임 및 알고리즘 라이브러리입니다.체스, 바둑, 커넥트 4와 같은 보드 게임을 포함한 다양한 게임을 지원합니다.셀프 플레이 및 알고리즘 실험을 위한 도구가 내장되어 있는 OpenSpiel은 적대적 게임 환경에서 AI 에이전트를 개발하는 데 이상적인 선택입니다.
셀프 플레이를 선택해야 하는 이유
셀프 플레이는 경쟁 환경에서 RL의 초석입니다.에이전트는 자신을 상대로 플레이함으로써 승리와 패배를 통해 교훈을 얻어 전략을 지속적으로 개선합니다.AlphaGo 및 AlphaZero와 같은 획기적인 성과는 이러한 접근 방식의 효과를 잘 보여줍니다.Connect 4에서는 셀프 플레이를 통해 상담원이 반복적인 개선을 통해 복잡한 전략을 마스터할 수 있습니다.
셀프 플레이 공식화
강화 학습에서의 셀프 플레이는 게임 이론과 마르코프 결정 프로세스 (MDP) 를 사용하여 공식화할 수 있습니다.단계별로 세분화해 보겠습니다.
- 게임 설정: Connect 4와 같은 2인용 제로섬 게임은 튜플로 표현됩니다.
- : 보드의 가능한 모든 구성을 나타내는 상태 집합입니다.
- : 게임의 법적 움직임에 해당하는 일련의 행동.
- : 상태에서 조치를 취했을 때의 상태 전환 확률.
- : 상태에서 조치를 취한 것에 대한 보상을 정의하는 보상 함수.
- : 향후 보상의 중요성을 나타내는 할인 계수.
- 셀프 플레이 다이내믹스: 훈련 중에 각 요원은 현역 플레이어와 상대 플레이어를 번갈아 가며 플레이합니다.이러한 역동성을 통해 에이전트는 지속적으로 개선되는 적에게 맞서 정책을 최적화할 수 있습니다.
- 최적화 목표: 목표는 어느 에이전트도 일방적으로 성능을 향상시킬 수 없는 내쉬 균형을 찾는 것입니다.형식적으로는 후회를 최소화함으로써 이를 달성할 수 있습니다. 여기서는 상태가 주는 최적의 가치이자 에이전트의 현재 정책에 따라 조치를 취할 때 얻을 수 있는 가치입니다.
- 결과를 통한 학습: 각 에피소드가 끝날 때마다 두 요원 모두 관찰된 보상과 상태 전환을 기반으로 정책을 업데이트합니다.이를 위해 Q-러닝 또는 정책 그라디언트와 같은 기법을 사용할 수 있습니다.
알파제로: 더 인스퍼레이션
DeepMind에서 개발한 AlphaZero는 적대적 게임에서 셀프 플레이와 심층 강화 학습을 사용하는 데 혁명을 일으켰습니다.MCTS (Monte Carlo Tree Search) 프레임워크를 기반으로 신경망과 결합되어 정책 및 가치 함수의 근사치를 산출합니다.AlphaZero의 핵심 개념이 커넥트 4 및 Ray RllLib과 어떤 관련이 있는지는 다음과 같습니다.
- 정책 및 가치 네트워크: AlphaZero는 심층 신경망을 사용하여 특정 게임 상태에 대한 정책 (각 행동의 확률) 과 가치 (예상 결과) 를 예측합니다.
- 몬테카를로 트리 서치 (MCTS): AlphaZero는 게임플레이 중에 MCTS를 사용하여 탐험과 착취의 균형을 유지하면서 잠재적인 미래 상태를 탐색합니다.신경망이 검색을 안내하므로 기존 방법에 비해 계산 비용이 절감됩니다.
- 셀프 플레이: AlphaZero는 스스로 경쟁하면서 신경망을 훈련하는 데 필요한 고품질 데이터를 생성합니다.시간이 지남에 따라 정책이 개선되어 에이전트가 기존 접근 방식을 능가할 수 있게 됩니다.
- 게임 전반의 일반화: AlphaZero는 동일한 알고리즘이 Chess, Shogi, Go에서 초인적인 성능을 발휘할 수 있음을 입증하여 적응성을 보여주었습니다.
Ray RllLib을 사용하여 알파제로 원칙 구현하기
Ray RlLib은 AlphaZero에서 영감을 받은 알고리즘을 구현하기 위한 확장 가능하고 유연한 프레임워크를 제공합니다.RLlib은 사전 구축된 AlphaZero 구현을 직접 제공하지는 않지만, 유사한 기능을 구현하도록 해당 구성 요소를 사용자 지정할 수 있습니다.
- 사용자 지정 정책: RLlib를 사용하면 사용자 지정 정책 네트워크를 정의할 수 있으므로 AlphaZero에서 볼 수 있는 것처럼 신경망을 통합하여 정책 및 값 함수의 근사치를 계산할 수 있습니다.
- 멀티 에이전트 지원을 통한 셀프 플레이: RlLib의 다중 에이전트 설정은 셀프 플레이 구현을 단순화합니다.에이전트는 동시에 훈련을 받아 자신이나 다른 에이전트와 대결하여 전략을 개선할 수 있습니다.
- 트리 검색 통합: RLlib은 기본적으로 MCTS를 지원하지 않지만 외부 라이브러리 또는 사용자 지정 구현을 통합하여 AlphaZero의 계획 접근 방식을 시뮬레이션할 수 있습니다.
- 확장성: RLlib의 분산 학습 기능을 사용하면 여러 노드로 훈련을 확장할 수 있으므로 AlphaZero와 같은 계산 집약적인 알고리즘의 수렴이 더 빨라집니다.
커넥트 4용 셀프 플레이 구현
아래에서는 OpenSpiel을 사용하여 Connect 4의 셀프 플레이 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
- 필수 라이브러리 가져오기
수입 퍼즐
numpy를 np로 가져오기
open_spiel.python에서 rl_환경 가져오기
open_spiel.python.알고리즘에서 tabular_qlearner를 가져옵니다.- 게임 환경 만들기OpenSpiel을 사용하여 커넥트 4 환경을 만들 것입니다.
rl_환경모듈. # 커넥트 4 게임 환경 만들기
게임 = pyspiel.load_game (“커넥트_포”)
환경 = RL_환경. 환경 (게임)
수_플레이어 = 환경_수_플레이어- 셀프 플레이를 위한 에이전트 설정이 예제에서는 간단한 Q-Learning 에이전트를 사용하겠습니다.
# 에이전트 정의 (이 경우 두 개의 표 형식 Q-학습기)
에이전트 = [
Tabular_QLearner.QLearner (player_id=p, num_actions=env.actions=env.action_spec () ['num_actions'])
p 범위 내의 경우 (플레이어 수)
]- 셀프 플레이로 에이전트 훈련시키기훈련 중에는 각 요원이 번갈아 플레이어 1 또는 플레이어 2로 플레이합니다.
num_episodes = 10000 # 필요한 교육 시간을 기준으로 이 값을 조정할 수 있습니다.
범위 내 에피소드의 경우 (번호_에피소드):
타임_스텝 = 환경 재설정 ()
time_step.last () 는 아니지만:
# 각 플레이어/에이전트로부터 액션 가져오기
현재_플레이어 = 시간_단계. 관찰 ['현재_플레이어']
에이전트_출력 = 에이전트 [현재_플레이어] .step (타임_스텝)
작업 = 에이전트_출력. 작업
# 환경에 액션 적용
타임_스텝 = 환경 단계 ([액션])
# 각 상담원이 최종 결과를 통해 배울 수 있도록 하세요
상담원 중 상담원의 경우:
에이전트 스텝 (타임_스텝)- 에이전트 평가훈련 후에는 Q-값을 업데이트하지 않고도 에이전트가 매치에서 서로 대결하도록 하여 에이전트를 평가할 수 있습니다.이를 통해 그들이 얼마나 잘 학습했는지 확인할 수 있습니다.
eval_env = RL_환경. 환경 (게임)
평가_에피소드 = 10
범위 내 에피소드의 경우 (eval_episodes):
시간_단계 = 평가_환경 재설정 ()
time_step.last () 는 아니지만:
현재_플레이어 = 시간_단계. 관찰 ['현재_플레이어']
액션 = 에이전트 [현재_플레이어] .step (타임_스텝, is_Evaluation=True) .액션
시간_단계 = 평가_환경단계 ([액션])
print (F"에피소드 {에피소드 + 1} - 우승자: 플레이어 {time_step.rewards.index (max (time_step.rewards.index) + 1}”)
셀프 플레이의 주요 개념
- 탐사 대 착취: 새로운 움직임에 대한 탐색과 성공적인 전략 활용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.ε-greedy와 같은 기법은 이러한 절충점을 해결하는 데 도움이 됩니다.
- 패배를 통한 교훈: 셀프 플레이는 에이전트가 승리뿐만 아니라 패배한 게임에서도 배울 수 있도록 하여 회복력을 높여줍니다.
- 상대 적응: 에이전트는 이전 행동의 약점을 악용하여 강력한 전술을 만들어 전략을 반복적으로 개선합니다.
다음은 무엇일까요?
이 구현은 기본 단계입니다.다음과 같이 확장하는 것을 고려해 보세요.
- 심층 Q-네트워크 (DQN) 또는 기타 신경 기반 접근법 사용
- 경험 재생을 통합하여 학습을 최적화합니다.
- 정책 그라데이션 방법 또는 Alphazero에서 영감을 받은 아키텍처를 탐색합니다.
결론
OpenSpiel을 통한 셀프 플레이를 활용하면 Connect 4에서 강화 학습을 직접 탐색할 수 있습니다.경쟁을 통해 반복적으로 개선함으로써 에이전트는 강력한 적수로 진화할 수 있습니다.초보자이든 숙련된 RL 실무자이든, 이 프로젝트는 적대적인 게임 환경을 탐구할 수 있는 훌륭한 플랫폼을 제공합니다.
