深層強化学習の self-playで、複雑な行動を機械に学習させたい！
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社内向けに発表した研究会のスライドです。ハイライト版が以下のブログです。 「深層強化学習のself-playで遊んでみた」：https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/self-play/ 結果のアニメーションが以下のgithubにあります。 https://github.com/jkatsuta/17_4q_supplement 2017/10に発表されたBansal+17を参考に、深層強化学習のself-playを使って、2体のAgentを戦わせることで複雑な行動の学習を試みた結果について話しました。論文にはない初期位置などでも学習をさせて、どのように変化するかの考察などもしました。
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- 1. GMOインターネット 次世代システム研究室 勝田 隼一郎 2017/12/27 次世代システム研究室-研究発表 (GMO Yours) 深層強化学習の self-playで、複雑な行動 を機械に学習させたい！
- 3. 3 自己紹介 勝田 隼一郎 • 大学時代: ボートに熱中しすぎ留年 • 東京大学大学院理学系 研究科物理学 修了（博士） • Stanford大学と広島大学で ポスドク（日本学術振興会; 高エネルギー宇宙物理学) 2016.4: GMOインターネット 次世代システム研究室 データサイエンティスト兼アーキテクト
- 7. 7 Outline 1. イントロ • 深層強化学習とは • Self-playとは（Alpha Goを例に） 2. 実験 • 背景、セットアップ • 実験結果、デモ • 考察
- 8. 8 イントロ
- 9. 9 深層強化学習とは？ 深層学習の技術を 強化学習という学習フレームワークに応用 ここでは強化学習について説明する。 深層学習については、強化学習のフレーム ワークを実現するのに便利な道具、と思って もらえば良い。 参考：「Deep Q-LearningでFXしてみた @ slideshare」 https://www.slideshare.net/JunichiroKatsuta/deep-qlearningfx
- 11. 11 機械は何を学習してる？(教師あり学習) input data output data 与えられたデータyに合うように パラメータを学習(人のアナロジー) モデル x f(x) = ax + b f(x) vs y f(x) = 1*x + 7 f(x) = 2.1x + 1.6
- 12. 12 機械学習とは 数式（モデル）= “機械”のパラメータを、デー タに合うように、最適化 = “学習”すること 深層学習も原理は全く同じ。 何か神秘的なことが起きているのではない。
- 13. 13 教師あり学習 vs 強化学習 例：無人島サバイバル 教師あり学習 “ツアー：無人島サバイバルを体験しよう！ # 経験豊富ガイドがいるので安全です！” • ガイド(教師)がいる。 • 参加者(学習者)は、ガイドの言うとおりにす れば(正解データを真似すれば)、魚を釣り、 火を起こせる。サバイバルには困らない。
- 14. 14 教師あり学習 vs 強化学習 強化学習 = “リアルガチな無人島” • 教師がいない。 • 一人で行動し、その行動の結果から学習する。 • 正解がわからない中で、”正しそう”な「方針」 を学ぶ。効率的な学習をしないと死んでしま う。。
- 16. 16 囲碁の場合 • 状態: 盤上の碁の位置 • 行動: 自分の石を一つ置く • 報酬: 勝つか負けるか
- 17. 17 AlphaGo • Google DeepMind社が開発した囲碁をプレ イするプログラム。 • 2016, 2017年に世界トップ棋士（人間）を なぎ倒し、史上最強に。 • 2017/10には後継のAlphaGo Zeroが発表。 • 人に圧勝したAlphaGoを、さらにフルボッコ にしてドラゴンボールの世界を現実世界に展 開。。← ナメック星で、フリーザの戦闘力を 聞いた時の絶望感くらい。
- 18. 18 AlphaGo 1. 教師あり学習（人間の棋譜が教師） 2. 機械同士の対戦（self-play）で、さ らに性能を高める 3. モンテカルロ木探索 AlphaGo Zero • Self-play x モンテカルロ木探索 • 人間の棋譜は全く使用せず • 純粋に機械だけで学習
- 19. 19 強化学習
- 20. 20 Self-play
- 21. 21 注： • 前頁ではわかりやすさのため、2 agentsで分 けたが、囲碁のように完全に対照的なゲームの 場合、agentは2体でもモデルは1 agent分あ れば十分。 • ただし非対称な場合は、agentごとにモデル が必要なので、前頁の方がより一般的な場合に 当てはまる。 • もちろん、より一般的にはN agentsに拡張で きる。
- 22. 22 Self-play • 人の知識が要らず、機械だけで学習 • 人が楽 • 人が考えないような行動を学習する可能性 • 膨大な回数のゲームを（疲れずに）行える • 対戦相手が徐々に強くなることで、単純な環 境/ルールから複雑な行動の学習が可能 → 囲碁以外にも応用できそう！
- 23. 23 実験
- 28. 28 Self-play
- 29. 29 行動：足のjoint部分の動かし幅。 4足 x 2箇所 = 8箇所をどのように 動かすかを学習する。 状態：Agentが知覚できると仮定できる情報 (自分の位置 + 相手の位置 + 自分の足を どのように動かしたか + 外力) 目は描いてないけ ど、あるってこと にして学習するよ
- 30. 30 • 上の報酬だけだと、歩くことすら困難。 • 赤ちゃんが歩くことから学習するように、学 習初期は歩けたら、すぐに(dense)報酬。 • 学習回数が増えるごとに、ゴール報酬 (sparse)に切り替えていく。 報酬： • 勝ち → プラスの報酬 • 負け → マイナスの報酬 Advanced!: dense → sparse rewards
- 31. 31 強化学習アルゴリズムの概念図 データ収集 方針の改善 (改善した 方針で) (状態→行動の ”方針”を改善） データ加工 (Q, V, A, etc) 1周 = 1 iteration iterごとにモデルが学習 本実験では、 何度もゲームをすること (5万steps/iter; ボトルネック)
- 33. 33 使用マシン GMOアプリクラウド type XL •12 vCPU •120-GB mem •2.66 GHz 学習のボトルネックは、学習データの収集時間 → 複数のプロセスを並列に走らせることで、 同時にデータ収集し時間を節約。
- 34. 34 本実験の準備で、自分のやったこと • 1 agentで学習するアルゴリズム (PPO) • https://github.com/openai/baselines • ゲーム環境（run-to-goal-ants-v0） • https://github.com/openai/multiagent-competition 1. このゲームを学習するには、2 agentsでPPO を用いて相互に学習する必要がある。 → 上記コードを用いて作成 (TensorFlow) 2. ゲーム環境を論文に合わせるよう修正 既存のものを使用 やったこと
- 35. 35 3. 論文通りのパラメータで学習すると、全然終わらな いので、学習パラメータを変更。 論文 本実験 model MLP MLP n_hidden_layer 2 2 n_hidden_unit 128 64 learning rate 1E-03 1E-03 ε_PPO 0.2 0.2 γ 0.995 0.995 λ_GAE 0.95 0.95 n_batch 409600 (~4e+5) 49152 (~5e+4) n_mini_batch 5120 1024 n_epoch / iter 6 10 α_annealing 0 @ 500 iters 0 @ 300 iters 論文: 1 iter (改善) ~ 9分 → 1000 itersで~6日 → 1 iterで収集するデータ量を~1/8に変更 → 1000 iters ~ 1日弱
- 37. 実施した実験 1. 実験1（テスト） • 複雑な実験をする前のテスト 2. 実験2（本番） • 本番。論文の再現実験 3. 実験3（応用） • 実験2から、若干セットアップを変更 • どのように結果が変化するかチェック 4. 実験5（おまけ; 実験4は割愛）
- 38. 38 実験1
- 39. 39 実験1: テスト ルール Agent0のみ学習。もう一方 (Agent1)は学習しない。 # self-playでなく普通の1-agent強化学習。 期待 Agent0がまっすぐ進む ように学習 # Agent1はランダムに行動 Agent0: learning Agent1: no-learning ???
- 42. 42 iter = 0 Agent0 Agent1
- 43. 43 実験1: 結果（iter=0） • 何も学んでないので、適当に動いている。 • 学習しないと高く跳ねて、自滅する。
- 44. 44 iter = 50
- 45. 45 • この時点で学んでいるのは、ゴールすること よりちゃんと歩くこと。 • Agent0(赤)はそれを学習しつつあるのがわ かる（跳ねにくい傾向）。 • Agent1(青)は何も学習していない。当たり 前だが。。 実験1: 結果 (iter=50)
- 46. 46 iter = 150
- 47. 47 iter = 150 • ゴールに行く学習をしている。 • ただしまだ不安定。 実験1: 結果(iter=150)
- 48. 48 iter = 500
- 49. 49 • 確実にゴールする学習をしている。 • まっすぐ進むように学習するのかと予想した が、相手Agentを避けるよう、右に進むよう に学習している。 • 賢いなぁ。。 実験1: 結果（iter=500）
- 50. 50 iter = 940 (final model)
- 51. 51 iter = 940 • Final model • 確実にゴールする学習をしている。 • iter=500との差は殆ど見えない （iter=500で、ほぼ学習が収束しているよ うだ）。 実験1: 結果 (iter=940)
- 52. 52 実験2
- 54. 54 実験2: 学習曲線 • 全体的な学習曲線の形は、実験1のときに似ている。 • 収束している値は300程度（実験1はMAXの~1000） • これは相手に勝ったり負けたりしているから。 970
- 55. 55 Agent0 (iter = 970) vs Agent1 (iter = 970)
- 56. 56 実験2：結果（iter = 970） • 学習した戦略は、基本的には • 相手に体当たりをする。 • 相手が怯んだら、そのすきにゴールに走る • しかし明らかに相手を倒す事に”固執”したよ うな行動も見られる。 • これは、ただ単に自分がゴールに向かうよ り、相手を倒した方が勝てる事を学んだ、と も考えられる。
- 57. 57 実験2: 複雑な行動の創発 • 単純な環境：ゴールと相手Agentのみ • 単純なルール：相手陣地のゴールを先に走り 抜ければ良い。 • しかし最終的に学んだ戦略（の方向性）は、 「ただ単に早くゴールする」ではなく、「相 手の息の根を止めてから、確実に自分がゴー ルする」というもの。
- 58. 58 実験2: 複雑な行動の創発 • 環境もルールも倒すことに報酬は与えてい ない。Agent同士が勝負をする中で、相手を 倒す行動を学習。 • 実験1では、相手Agentが弱すぎて、倒す行 動は学習していない。 • 実験2でも、学習初期は相手を倒すことよ り、ゴールを目指す事（報酬そのもの）に重 きを置いているように見える（次頁）。 単純な環境 x self-play → 複雑な行動
- 59. 59 Agent0 (iter = 300) vs Agent1 (iter = 300)
- 61. 61 Agent0 (iter = 970) vs Agent1 (iter = 300)
- 62. 62 実験3
- 65. 65 Agent0 (iter = 800) vs Agent1 (iter = 800)
- 66. 66 Agent0 (iter = 1920) vs Agent1 (iter = 1920)
- 67. 67 実験3: 考察 • 学習曲線で覚悟した行動よりは、悪くなかっ た。iter=800→1920でも学習をしている。 • Agent0：Agent1側に動く（Agent1を interruptしようとする）行動は学習してい る。 • Agent1：初動でAgent0のいない方向に思 いっきり飛んで、Agent0に邪魔されないよう に学習している。
- 68. 68 実験3: 考察 • 実験2から初期値を変更すると、それに応じ た異なる行動を学習 • 両Agentとも学習するが、現状のゲーム設定 では、学習が収束するとAgent1がほぼ勝って しまう。 • Self-playとはいえ、期待する行動の学習さ せるには、ちゃんと設定をしないといけない ことがわかる。
- 69. 69 実験5
- 71. 71 実験5: 学習曲線 学習曲線の取得に失敗。。→ Agent0の最新モデル vs Agent1の過去モデルの勝率の図を作成 勝率 Agent1の過去モデル Agent0の最新モデル(2035) vs 色々なAgent1の過去モデル
- 72. 72 実験5: 最新モデル vs 過去モデル 前頁の図より、 実験3と同様、Agent0はほぼ勝てない。 < 500 itersまでは、勝率~15%を保っている が、それ以降、下がり、最終的には3%程度に 収束。 → 実験5の条件でも、Agent0が勝つのは難し いようだ。
- 73. 73 Agent0 (iter = 2035) vs Agent1 (iter = 2035)
- 74. 74 Agent0 (iter = 2035) vs Agent1 (iter = 1000)
- 75. 75 Agent0 (iter = 2035) vs Agent1 (iter = 200)
- 76. 76 実験5: 考察 • Agent0：Agent1側に動く（Agent1を邪魔 する）行動は学習している。実際、勝利した場 合は、相手を倒した後にゴールしている。 • Agent1：iterが進むにつれ、横に動く幅が大 きくなっており、Agent0に邪魔されないよう に学習している。横幅が大きくなるとAgent1 が追いつけなくなり、Agent1がほぼ勝利。 • 全体として実験3に似ているが、各Agentの学 習した行動が、よりクリアになっている。
- 77. 77 おまけ • 実験5のAgent0最新モデル(2035) vs 実験2 のAgent1最新モデル（970）を、実験2の セットアップで行った。 • → Agent0の勝率 ~ 15% • → 実験5のセットアップよりは、勝率は高く なっているが、実験2の最新モデルの場合（勝 率~50%）と比べると低い。
- 78. 78 Agent0 (exp5; iter = 2035) vs Agent1 (exp2; iter = 970)
- 79. 79 • Agent1を邪魔するためトリッキーな動きを学 習した分、安定性が小さくAgent1に負ける。 • →Agentの学習内容は、環境に強く依存する ことを確認。 • → 報酬設計なしに（環境だけで）、“相手 Agentを倒す”といった特定の行動を、意図的 に創発させるのは難しい気がする。 • → 論文では、異なる環境でも強いAgentが作 れると書いていたが、難しいのでは？ 考察
- 80. 80 まとめ
- 81. 81 まとめ • Bansal+17の実験(run-to-goal-ants)の再 現を試み、ほぼ成功した。 • 相手より早くゴールする単純なゲームにも関 わらず「相手を先に倒してからゴールする」 という行動を学習したように見える。 • これはSelf-playにより、単純な環境から、 複雑な行動を学習したと解釈できる。 • Agentの初期位置を変更することで、学習す る行動に変化が出ることも確認した。
- 82. 82 今後やってみたいこと • 他のゲームも試す(論文の４種類のゲーム)。 • 新しいゲームを作る。 • 敵対するだけでなく、協力するAgentは作 れないのか? • 効率的な学習方法の模索 たとえば、、
- 84. 84 Backup