深度强化学习：来自人类偏好的训练

该项目旨在重现OpenAI和DeepMind的开创性工作——《从人类偏好中学习深度强化学习》。基于原始论文，此开源项目为你提供了在无需明确奖励函数的情况下，利用人类反馈来训练智能体的可能性。

项目介绍

这个项目提供了一个框架，通过收集用户对不同行为的偏好，进而指导智能体的学习过程。它包括了三个主要的里程碑：在一个简单的移动点环境中训练、在Pong游戏中训练以及在Enduro游戏中的协同驾驶任务。项目使用TensorFlow 1.x作为基础，并利用A2C算法进行强化学习。

（分别为移动点环境、Pong游戏和Enduro游戏的训练结果）

项目技术分析

项目采用异步优势演员（A2C）算法，同时结合了奖励预测模型。这个模型能够根据用户给出的偏好对视频片段进行评估，预测可能的行为奖励。该系统包括三个关键组件：

1. A2C Workers：负责探索环境并训练策略。
2. 偏好接口：与用户交互以获取偏好信息。
3. 奖励预测器：训练神经网络以预测用户的偏好，并将其转化为奖励信号。

此外，项目还利用分布式TensorFlow使多个进程间共享同一奖励预测模型，并采用队列机制传输数据，确保高效且不失精度。

应用场景

• 教育游戏：利用人类反馈训练适应性强的AI玩家，提高用户体验。
• 自动驾驶：通过模拟驾驶员的决策模式，改进自动驾驶车辆的安全性和效率。
• 机器人控制：让机器人学习符合人类期望的行为模式。

项目特点

1. 可复现性：项目成功再现了论文中的三个关键实验，验证了方法的有效性。
2. 简洁的使用方式：简单易懂的命令行接口，方便运行训练或回放已保存的策略。
3. 适应性：支持多种环境（如OpenAI Gym中的游戏），易于扩展到其他问题。
4. 人性化的训练：通过直接的人类偏好输入，而不是复杂的奖励函数，简化了强化学习的复杂性。

要启动项目，只需设置Python环境，安装依赖项（建议使用Pipenv），然后根据提供的run.py脚本选择合适的模式和环境即可开始训练。无论你是研究者还是开发者，这个项目都值得你一试，探索如何将人类智慧融入机器学习的边界。

$ pipenv install
$ pipenv run pip install tensorflow==1.15
$ pipenv shell
$ python3 run.py <mode> <environment>

让我们共同开启这场基于人类偏好的深度强化学习之旅，为AI的发展打开新的可能性！