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　　？ 智苑新报告
　　来源：OpenAI
　　编译：肖钦，金磊
　　[导读]新智苑“蒙特苏马的复仇”是公认的最艰难的比赛之一雅达利是AI的一个重大挑战。今天，OpenAI宣布AI仅第一人体示范，你在蒙特祖马的复仇游戏中打到74500，比此前公布的业绩好。此外，使用PPO算法，这是不久前OpenAI算法克服人类AI在DOTA2 5V5中的结果。
　　“蒙特苏马的复仇”（？蒙特祖马的复仇）被认为是雅达利最困难的几场比赛一个。2015年，DeepMind提出使用强化学习制度，学习如何在系统达到人类水平的性能发挥49个雅达利游戏，一般的游戏他著名的DQN算法，但蒙特祖马的复仇游戏中几乎没有任何进展。
　　DQN在蒙特祖马的复仇游戏中几乎没有任何进展
　　在“蒙特苏马的复仇”的游戏，我们的目标是找到埋在金字塔满危险的宝体。为了实现这一目标，玩家必须达到许多小的次要目标，如找到钥匙打开门。反馈是不喜欢这个游戏“突围”的游戏一样，即时，例如，在一个地方或许能找到钥匙打开另一个地方的门。最后找到宝藏之前该奖项是几千作用的结果。这意味着，网络是很难链接因果。
　　这一次，OpenAI一个研究小组经过培训的代理，只由第一人的演示，你在蒙特祖马的复仇游戏中打到74500，比此前公布的业绩好。
　　强化学习算法PPO
　　研究人员表示，这种算法很简单：用户慎重选择从演示代理的状态，然后开始打了一系列的从这些国家的游戏，使用PPO算法（近端政策优化）优化了游戏得分和学习。PPO是一种强化学习算法，也可用于打DOTA2在OpenAI五。
　　如视频所示，我们的代理打蒙特祖马的复仇。在约12分钟的游戏，所述试剂的最终得分是74500点（倍速视频）。尽管大多数智能游戏模仿人体我们的演示，但沿途拾起更多的钻石，超过试玩游戏71500点代理的最终得分。此外，所述试剂还了解到使用的模拟装置的缺陷，以便在4分钟时再次密钥的视频，这是不存在于演示25秒。
　　探索和学习
　　为了成功地强化学习问题，AI需要解决两个问题：
　　发现一系列的行动可以带来积极的回报。这个问题进行了探索（探索？问题）。
　　记住动作的顺序来考虑，并扩展到相关但略有不同的情况下，。这是（学习中的问题？问题）。
　　在蒙特祖马的复仇游戏探索大部分的问题都可以通过在该州重新演示绕过。通过从该州的演示开始，从每章开头的游戏较年初，探索代理需要执行较少。这将使我们能够探索不同的过程和学习过程。我们的研究结果表明，勘探蒙特祖玛的最困难的问题复仇和类似雅达利游戏（例如PrivateEye）。
　　为什么艰难的探索？
　　无型号RL方法，这样的战略梯度和Q学习，探索随机行为。如果随机行为有时可能导致奖励，他们将得到加强，并且代理会更倾向于把这些有利的未来行为。如果奖励是足够致密的，随机的行动可能导致奖励的合理的可能性，那么这种方法是非常有效的。然而，许多更复杂的游戏，以获得奖励的具体行动需要很长的序列，随机出现的这样一个序列的可能性非常低。
　　随机行动代理玩游戏蒙特祖马的复仇。如上面的视频中，随机探索不大可能导致代理给予积极的鼓励措施蒙特祖马的复仇游戏。
　　考虑一个游戏，需要精确序列到N个具体的行动来体验一等奖。如果采取每个动作的概率是固定的，然后随机剂，以获得第一奖励，游戏时间需要延长为exp（N）。
　　在蒙特祖马的复仇游戏，得到的第一个关键的概率可以如下分解：
　　P（获取密钥）= P（趴下梯子1）* P（趴下绳）* P（趴下梯子2）* P（过头骨跳转）* P（起床梯3）。
　　n倍由概率，概率我们得到的概率p（获取密钥）比任何单一输入的结果为更小。随着问题变得更具挑战性，成倍缩小算法将很快崩溃，这限制了加强当前学习技术可以解决的任务。
　　通过简化演示探讨问题
　　虽然该方法模型免费RL很难找到长期的行动顺序，但对于他们能够表现出色的动作较短的序列。我们的主要观点是，任务可以分解为子任务需要的行动，以简化课程探索任务的短序列；
我们通过RL各自插曲从演示状态开始建立这个课程。
　　我们通过让每个RL插曲方法始于先前记录的演示的状态。在早期的培训，代理在演示情节初结束。一旦代理能够演示的得分演示击败或至少持平，我们慢慢移回起点。这个过程一直持续，直到身体恢复到比赛开始智能化的起点，不要使用演示程序，然后我们得到了一个RL训练有素的代理人或整个游戏不变击败人类专家与人类专家的表现。
　　通过从缓慢移动到演示开始时的状态月底开始，我们一定要探索在每个点所面临的代理问题是很容易解决的，因为它已经学会了解决大部分剩余比赛。通过这种方式，我们可以解决RL的问题解释为一个动态规划（？动态编程）中的形式。如果你需要的行动N达到奖励的特定序列，这个序列可以以线性时间，现在学习，而不是时间索引。
　　从一开始发作的想法演示复位状态（复位）也已经提出，但没有建立一个国家的建议，将开始从演示课程结束逐渐返回到开始。当模仿（模仿学习）相结合，一些研究人员报告说，这种做法是有益的。对于我们的情况，我们发现，这个课程是至关重要的，从演示中受益。
　　在蒙特祖马的复仇游戏，采用强化学习和演示从每一集的状态，我们知道代理人的到达第一个关键的位置。当代理开始玩游戏，我们把它的键前，要求它带中的一个将能够找到成功的关键。放学后做的话，我们会慢慢移回起点。随后，代理发现自己的梯子通往键中间。一旦学会了爬在地方的阶梯，我们再退一步，让它强调必须把头骨从一开始就。当它获悉，我们让它从绳子的位置开始，已经回到了房间，等地板开始。。最终，代理回到了游戏的初始状态，并了解其范围键的位置。
　　基于模拟方法的比较（仿制为主）的
　　近日，DeepMind显示了研究“蒙特苏马的复仇”由代理的学习模拟的方法（模仿学习）。利用该方法来观看YouTube视频[1]一个训练有素的代理人，有可能达到的状态为“蒙特苏马的复仇” YouTube视频；
DeepMind最新结果[2]组合使用演示的高度相似的操作Q学习更复杂的。这些方法的好处是，他们不是以同样的方式，因为我们需要控制很多环境因素：除了在游戏的初始状态，他们并不需要重置环境的状态，他们不认为所有的游戏状态可以在演示中获得遇到。我们的做法是不是为了分数，我们最关心的是优化的，但让代理仿真演示；
因此，我们的方法是不可能有过度拟合的次优的演示，并且可以在多人游戏便利：在这种情况下，我们希望优化对其他竞争对手的表现，而不仅仅是演示对手。
　　接下来的挑战
　　虽然我们的代理一步一步地学习，而不是从头学起要简单得多，但它并非没有价值。RL代理我们面临的一个挑战是，当它开始从早期状态的演示通常无法到达的确切状态。这是因为我们用来玩游戏的试玩记录帧是不同代理的框架，但是这是由于操作的随机性，因此，这是不可能准确地再现操作的任何特定序列。因此，代理将需要很相似但不相同的国家之间进行总结。我们发现它非常有效，“蒙特苏马的复仇”，但我们尝试过其他的Atari游戏是不那么有效（例如，“重力”（Gravitar）和“陷阱”（陷阱））。一个可能的原因是，后者更难以解决，这些游戏都需要视觉问题：我们发现这些游戏的下一个采样（下采样）屏幕是难以操作，而当我们用一个更大，更深的神经网络时，会出现一些改进。
　　 我们面临的另一个挑战是，要仔细衡量这些标准需要探索和利用类似的政策（政策梯度）RL算法之间的梯度：如果工作剂是太过随意，当从头开始游戏时，它会犯下很多错误，他们可以未达到要求的最后得分；
如果操作太确定性的代理，然后通过消除探索其他行为，并停止学习代理。因此，要实现“蒙特苏马复仇”报告的结果需要仔细调整系数熵结合使用另一个超参数（如学习率和回报的比例）PPO。对于像“万有引力”和“陷阱”无法找到完整的培训可以超参数。该算法还展示了许多在操作过程中的变化产生了一些过程中并没有达到“蒙特苏马的复仇”的要求。我们希望，RL的未来发展将产生随机噪声和超参数选择更稳健的算法。
　　最后，要加强中经常出现的学习，我们发现，我们训练的神经网络策略不提倡人类玩家的等级。测试概括一种方式是通过在每个帧中的操作而获得，并且具有的粘度为0。重复上一个动作扰乱战略的25概率。使用这种评价，我们在平均分“蒙特苏马的复仇”的培训策略，达到10000点。或者，我们可以用概率0。随机操作01（重复步骤4分），这将导致我们的8400战略的平均分。有趣的是，我们发现，这种干扰也显著降低了人类玩家在“蒙特苏马的复仇”的得分在。据我们所知，只有我们与产生的干扰策略的结果比以前的所有结果。随着0-30随机停止操作指令（无操作）与学习策略不会使结果显著变化干扰，并且大部分结果已经达到了演示获得了最后的比分。
　　在以前的研究中，大多数的关注都集中在模仿，导致正好与演示相同的行为，我们已经表明，更好的方式是直接优化的返回值来实现（返回）。这允许代理和演示的行为有一定的偏差，从而使代理无法找到一个人的演讲考虑，更好的解决方案。通过培训的子任务（通过重新演示状态下得到），我们用这种技术来解决强化学习难的问题，需要操作的长序列。
　　[1]优素福Aytar，？托比亚斯普法夫，？等等。通过观看YouTube播放艰辛探索游戏。
　　[2]托拜厄斯Pohlen，？比拉尔?皮奥特？等等。观察并看得更远：实现在Atari一致的性能。
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来源：新华视点微信公众号
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　　（原标题：中国领先的$ 35的订单。4十亿，空客波音一反常态拒绝透露客户的身份）
　　范堡罗国际航空展上，世界三大航展之一是在本周举行，两大巨头空客和波音公司描述为“倾巢出动”的竞争，但这次的庆祝活动的大舞台，今年已经 。。。。。。
　　据彭博社，路透社18日报道，这两家公司波音公司和空中客车公司为$ 35的订单。4十亿在航展上获得的，拒绝透露买家身份。知情人士指出，这些“隐秩序”主要来自中国客户。
　　巴西航空工业公司商用飞机E190-E2的展览，外观别致，空中客车公司的竞争对手A220-300的（图片CNBC）
　　路透社截图
　　在英格兰西南部举行的范堡罗国际航空展（范堡罗航展上，又译范堡罗航空展）被视为世界上最奇特的商业活动宣传中的一个。在飞机特技表演，飞行巨头大单标题和战斗怒吼。
　　尤其是机遇波音和空客两大巨头，在每年一度的航展不会错过迎来了它的大单 - “在剧组箔的笑容，高管将宣布大声命令在签字仪式上的信息”。
　　然而，今年，静静地 。。。。。。
　　彭博社报道，此次航展的前三天，空中客车但随后签署了$ 24.4十亿客户身份保密，波音一直沉默的$ 11十亿飞机交易。
　　一位代表甚至开玩笑说，他参加了一个“不明飞行物”展览 。。。。。。
　　为什么？空中客车公司销售总监埃里克?舒尔茨（埃里克?舒尔茨）将在“归功于”美国总统特朗普：“我们已经收到了唤醒鸣叫来自大洋彼岸，这是世界上占主导地位的鸣叫每一天。“
　　舒尔茨在一个投资者会议上说，“所以，你知道多少压力的航空公司痛苦，被多少压力受灾国政府。“
　　舒尔茨指出，一些客户，尤其是亚洲客户，空中客车公司要求不要“火上浇油”。
　　匿名知情人士告诉彭博社透露，一些“隐秩序”中国客户，谁不愿透露信息。据报道，单隐藏占据大部分销售收入航展空客。
　　路透社还报道说，这些订单主要是由中国有关的租赁公司，“龙头”，这也反映了中国的航空旅行需求强劲。
　　彭博社说，空中客车公司的订单包括：
　　80 A320neo系列飞机订购协议，88折前价。5亿$；
　　100窄体射流，值得11.5十亿美元；
　　八架A350-900宽体飞机，价值2.5十亿美元；
　　6 A330neo系列飞机，价值$ 1.5十亿。
　　据报道，中国政府日前已批准购买这些买家不会透露的信息。
　　舒尔茨回答说：“当然，我也想开了，但公告并没有公布实际没有大的区别，反正按顺序。“
　　目前，川航一直“声称”，其中10架飞机。
　　据中国航空新闻网消息，5月16日，空中客车公司在航展证实签署了为期10 A350XWB宽体飞机订购协议，与四川航空公司，31个订单的目录价值。$ 7.4十亿（约211元人民币。7.7十亿人民币）。
　　这是来自中国航空公司的空客A350宽体飞机的第一笔订单，因为在今年四月首飞，获得。
　　今年的范堡罗航展上，空中客车A350-1000飞机展。（图来源：视觉中国）
　　据英国“金融时报”报道的航展开幕前夕，波音公司董事长兼首席执行官丹尼斯?米伦伯格（丹尼斯?米伦伯格）说：“我们的声音被听到。我们是在与美国政府和中国政府有联系 。。。。。。我希望我们可以达到一个很好的解决方案。“
　　波音公司董事长兼首席执行官丹尼斯?米伦伯格在航展。（图。来源：新华网）
　　分析师估计，来自中国客户的波音飞机的订单约20-25％在手，这些订单支持数以千计的美国就业。“波音公司的地位，总统是很清楚的，”该人士说，。
　　中国的快速增长的民用航空的规模，巨大的需求，空中客车公司预计，未来10年中国将成为世界上最大的民用航空市场。然而，中国作为一个主要的工业国家，但在生产和大飞机，特别是民用飞机的创建以来，一直处于劣势，虽然很多已经在C919的首飞成功，但有时不能填补市场空白在国产大飞机。
　　航展前夕，空中客车中国公司许刚，CEO还指出，中国目前是空客最重要的国家的市场，空客目前在飞机的中国大陆运营超过1500个，占比超过100干线飞机的50％总数。
　　“中国市场目前正处于爆发式增长，中国每年超过12％的客运增长率。“说着徐刚。他说，目前空中客车飞机每年在全球交付的20％-25％被输送到中国市场，空中客车公司预测，未来20年中国将引进6500架新飞机。
　　此外，这样的大飞机像民用工业，生产过程实际上已经是“我中有你，你中有我。“。
　　空中客车公司统计数据显示，目前，所有民用空中客车车型都配备了在中国生产的所有组件。
　　 空中客车公司，中国航空工业的合作涉及各种空中客车机型，包括A320，A330，A350宽体飞机；
涵盖所有类型的组件，设计和大型部件制造从研究采购装配，航空基础理论和原料成分的实用技术，直到飞机装配；
也是中国各地，包括沉阳，天津，西安，上海，成都，杭州等城市。
　　空中客车公司2005年以来在中国最畅销的机型的生产线，然后罚全中，中国宽体客舱完成和交付中心，使天津成为窄和宽体飞机的交付能力的一个城市，空中客车公司还取得了中国第一个国家建行欧洲以外。
　　去年五月，波音飞机之外的第一家工厂正在建设舟山群岛新区的原生东中国海岛屿城市。
　　首架A330宽体飞机，源空客天津交付：CNS
　　据路透社报道，波音公司在范堡罗航展到528架飞机的性能击败对手空客，空客公司同时公布的数据为431架飞机。
　　7月16日，人们观看在英国范堡罗航展飞行表演。（图。来源：新华网）
　　 本文来源：观察网
　　编辑：赵亚平_NN9005
来源：新华视点微信公众号
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