我买了个冰箱，算法又推荐我买冰箱，这么个人工智障我要教会它强化学习

　　今天的强化学习技术需要上亿次交互、上亿次试错，最后才能找到对的方式。实世界试错代价太大怎么办？我们尝试从实世界的数据里构建一个虚拟的世界，在这个虚拟的世界做出各种各样的尝试。

　　当强化学习走出打游戏、下围棋的游戏环境后，在更实的应用场景，能帮我们提高生产力，让效率更高、成本更省，更方便地做出复杂的决策。

　　2020年10月25，“科普中国-我是科学家”第28期“AI：人工智能，或者爱”演讲现场，学人工智能学院教授俞扬，带来演讲《当AI走出游戏》。

　　以下为俞扬演讲实录：

　　2020.10.25 合肥

　　大家好，我是俞扬，来自学人工智能学院。

　　提起人工智能，大家经常会问：智能到底是什么？

　　来看一个例子：一只狗，它的智能体现在什么地方？体现在这只狗能学会听懂我们说话。

　　这只狗不是天生就懂人类的语言，但是我们可以训练它。在手上拿一个吃的，然后给这只狗下达指令——

　　坐下。

　　当然它听不懂，但是它能闻得到我手上食物的味道，能听得见我说话。这时我拿着吃的，让它坐下，它如果不坐，这个吃的就攥在我手里面，不会给它吃。如果它突然坐下了或者趴下了，和我的指令一样，就把吃的给它。

　　下一次，如果它不是这个动作，它就拿不到吃的；一旦趴下了就能拿到吃的。这个过程反复十几次，大概需要半个小时，就能训练出听得懂指令的狗。这就是动物、生物的智能。

　　但今天很多人工智能的应用，包括人脸识别、指纹识别、语音识别，这些人工智能技术的核心其实不是生物智能，而是“监督学习”技术。

　　“监督”就表明有一个老师的存在，这个老师会告诉机器：这张图是我的照片；另外一张图不是我的照片。收集了很多数据以后，机器就能识别出谁是我，谁不是我，这就是人脸识别。

　　这个技术和前面提到的狗的学习过程不一样。狗是在完全没有老师的情况下，自己学会听懂人类说话，没有人告诉它，坐下的时候要摆什么动作。它是自己慢慢去摸索，发现坐下以后才能拿到吃的。

　　所以能不能实现让机器像动物一样学习？这就是智能计算机。

　　它能做的事和动物一样：在一个环境里，对环境能做观测，去看、去听、去闻周围有什么。另外还可以做出许多行动，如这只狗在环境里摆出不同的动作，有时候摆对了，就拿到一个吃的，这个叫做奖励。

　　如果机器能像狗一样智能，它就能在环境中自己学习，不需要有一个老师专门一个样本、一个样本地来教。这件事情，实际上是可以实现的，它有另外一个名字叫做——强化学习。

　　强化学习在最近人工智能突出的进展上经常被报道。如，人工智能在围棋领域已经能下过所有的围棋高手；在一些很复杂的游戏中，也能打败大部分的人类的玩家，这些都是机器自己摸索。

　　它能帮我们做什么事情呢？

　　在围棋方面，它可以超越人类的能力，那么它可不可以帮我们治理今天越来越堵的交通？可不可以帮我们更好地管理仓库？可不可以帮我们来组织生产？甚至，可不可以帮我们、替代我们做一些繁琐的工作？

　　如果可以做这些事情，那么这个技术就能带来生产力的提升。我们特别渴望这样的技术能走出打游戏、下围棋的游戏环境，去更实的应用场景，帮我们提高生产力，让子过得更好。

　　但是很可惜，这些应用目前为止还没有做得很好。

　　哪个地方做得不好？效率不够好。

　　可以和动物来对一下，像训练狗，可能就需要十几次，半个小时它就学会了，然后它就有吃的了。但是如果要下围棋，在训练过程中需要上亿次试错——有大量下出来的围棋是错的，都输给了对手，可能要到最后才发现有一条路可以走通，能下赢。直到这个时候，我们才学会怎么能下出最好的围棋。

　　也就是说，今天的技术在游戏环境下，需要上亿次交互、上亿次试错，最后才能找到对的方式。这和生物智能的效率不在同一个水平上，如果这只狗需要上亿次试错才能拿到吃的，它可能早就已经饿死了。如果计算机需要做出上亿次错误的红绿灯安排，才能指挥好交通，那可能我们根本出不了门。

　　所以这个技术到今天还没有得到广泛地使用。

　　但实际上它的效用特别可观。举一个例子，我们在2016年和的搜索团队合作，希望能更好地帮消费者找到想要的商品。

　　以往的商品推荐是通过消费者的历史数据，预测未来会买什么样的东西。如说，今天我家搬家了，买了一个冰箱，商品推荐就会按照我的历史数据，再给我推荐几台冰箱，那么这对于我来说就是一个错误的推荐。

　　还有一个问题，浏览商品时，消费者能看100个商品就很多了，但是实际上整个网上有超过10亿件商品。消费者不可能看到所有商品，也没有办法能找到最想买的东西。

　　那么怎么来解决这些问题？

　　2016年我们做了一个尝试——在实的用户购物环境中，用强化学习去寻找合适的推荐商品。但我们发现，因为强化学习需要试错，所以在一开始的时候，可能有一些错误推荐。

　　这个时候消费者体验会非常不好，可能立马就关掉网页了，所以我们觉得这样做代价太大。

　　那怎么办？

　　我们从科幻电影里得到了一些启发。如《黑客帝国》这部电影，构想人类生活在一个虚拟世界中。这个虚拟的世界跟的一样，但是由于它是虚拟的，很多实世界不会发生的事情，在虚拟世界里都可以模拟。

　　所以我们想，如果不能在实的世界中随意尝试，那么能不能从实世界的数据里构建一个虚拟的世界，在这个虚拟的世界做出各种各样的尝试？

　　回到上面，我们想做的就是根据一个实用户的历史购物数据，还原了一个虚拟的用户。这个虚拟的用户和实的用户行为表现可能差不多。

　　我们给他推荐一件商品，他可能就点开看一看，另外一件商品可能会买单，还有的商品可能看都不会看。在虚拟场景下，不会有任何实的开销。这个虚拟用户可以代替实用户浏览上亿个商品，告诉我们什么样的商品最符合用户的需求。

　　这样我们就构建了虚拟的环境。在这样的环境下，有大量的虚拟用户在买东西，为强化学习提供数据。而根据虚拟用户数据提出的算法，在实的场景中，也能做出更好的推荐。

　　买完东西以后，还有一个流程——买的东西怎么到消费者手里？首先，这个订单会发到一个仓库，工作人员会把很多袋子挂到一个车上，每一个袋子就是一个订单，工人去捡货。

　　这里又有一个问题了：把什么样的订单拿到一起去捡，工人捡货的效率最高。以往普遍认为工人的效率和他走过的路径有关系，但是实际上在实捡货过程中，除了路径以外，还有商品的大小、重量、放的高度，很多东西都会影响到工人捡货的效率。

　　怎么样提高工人的分拣效率？一样的，构建一个虚拟工人，尝试如何给虚拟的工人安排订单，能让他的效率最高。后来我们把虚拟环境中得到的最优派单方式，放到实环境中去用，获得了10%以上的效率提升。

　　当商品全部打包好后，就要通过物流来送到消费者的手上，这里又碰到一个问题：怎么样给司机安排最优行走路线？

　　还是用同样的方法，从数据里还原出虚拟的司机，在虚拟的司机身上实验，如何安排路线最好。目前，三个城市已经完成了初步的实验，获得了11%以上的效率提升，同时也提升了司机的收入。

　　从上面很初步的例子，已经可以看到，当强化学习走出游戏环境，能解决很多应用问题，让效率更高、成本更省，更方便地做出复杂的决策。

　　所以这样的技术，当它能完全落地、全面铺开的时候，将给生活带来巨大的改变，是一个很有能量的技术。但是越有能量的技术，使用的时候可能就要越小心，因为它被滥用后带来负面效果的可能性越大。如果强化学习被用在大数据熟上，可能现有技术得更狠。

　　2005年一部电影中，曾展示过无人驾驶的战斗机自己去作战，虽然当时是电影里的虚构场景，但是前段时间在的赛里，已经在模拟场景中实现了无人驾驶战斗机。当这个技术在敌人手上时，对我们就构成了威胁。

　　那怎么样能防止技术不当使用带来的负面后果，以及防止敌对实力在这项技术上形成威胁？

　　我们要在这个科研方向加大投入，让更好、更先进的技术掌握在自己手上。我们希望未来能像这个电影里看到的一样，这个机器人为我们服务，在为我们产生正面的价值。

　　谢谢大家。

　　演讲嘉宾俞扬：《当AI走出游戏》 | 摄影：VPhoto