論文の概要: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12787v1
• Date: Wed, 25 May 2022 14:02:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-26 19:26:58.541262
• Title: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Impartial Games:強化学習への挑戦
• Authors: Bei Zhou and S{\o}ren Riis
• Abstract要約: ゲームの最初の具体例、すなわちニムの(子供)ゲームを示す。 ボトルネックがポリシとバリューネットワークの両方に適用できることを実験的に示す。 小さなボード上では nim が学習可能であることを示すが、ボードのサイズが大きくなると、AlphaZero スタイルのアルゴリズムは急速に改善されなくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The AlphaZero algorithm and its successor MuZero have revolutionised several competitive strategy games, including chess, Go, and shogi and video games like Atari, by learning to play these games better than any human and any specialised computer program. Aside from knowing the rules, AlphaZero had no prior knowledge of each game. This dramatically advanced progress on a long-standing AI challenge to create programs that can learn for themselves from first principles. Theoretically, there are well-known limits to the power of deep learning for strategy games like chess, Go, and shogi, as they are known to be NEXPTIME hard. Some papers have argued that the AlphaZero methodology has limitations and is unsuitable for general AI. However, none of these works has suggested any specific limits for any particular game. In this paper, we provide more powerful bottlenecks than previously suggested. We present the first concrete example of a game - namely the (children) game of nim - and other impartial games that seem to be a stumbling block for AlphaZero and similar reinforcement learning algorithms. We show experimentally that the bottlenecks apply to both the policy and value networks. Since solving nim can be done in linear time using logarithmic space i.e. has very low-complexity, our experimental results supersede known theoretical limits based on many games' PSPACE (and NEXPTIME) completeness. We show that nim can be learned on small boards, but when the board size increases, AlphaZero style algorithms rapidly fail to improve. We quantify the difficulties for various setups, parameter settings and computational resources. Our results might help expand the AlphaZero self-play paradigm by allowing it to use meta-actions during training and/or actual game play like applying abstract transformations, or reading and writing to an external memory.
• Abstract（参考訳）: AlphaZeroアルゴリズムとその後継であるMuZeroは、チェスや囲碁、アタリのようなビデオゲームなどの競争戦略ゲームに革命をもたらした。 ルールを知る以外に、AlphaZeroは各ゲームについて事前の知識を持っていなかった。 これは、第一原理から学べるプログラムを作成するための、長年にわたるAIチャレンジにおいて、劇的に進歩した。 理論的には、NEXPTIMEの難易度が知られているため、チェス、囲碁、小木などの戦略ゲームにおける深層学習の能力には限界がある。 一部の論文は、AlphaZeroの方法論には限界があり、一般的なAIには適さないと主張している。 しかし、これらの作品のどれも特定のゲームに対する特定の制限を示唆していない。 本稿では,提案するよりも強力なボトルネックを提供する。 我々は,AlphaZeroと類似の強化学習アルゴリズムの難解なブロックであると思われるゲーム,すなわちニムの(子供)ゲームとその他の公平なゲームの最初の具体例を示す。 ポリシネットワークとバリューネットワークの両方にボトルネックが適用可能であることを実験的に示す。 nmの解法は、対数空間を用いて線形時間で行うことができるため、実験結果は、多くのゲームのPSPACE(およびNEXPTIME)完全性に基づいて、既知の理論的限界に取って代わる。 nimは小さなボードで学習できるが、ボードサイズが大きくなるとalphazeroスタイルのアルゴリズムは急速に改善されない。 様々な設定、パラメータ設定、計算資源の難しさを定量化する。 我々の結果は、AlphaZeroの自己プレイパラダイムを拡張し、トレーニング中や、抽象的な変換の適用や、外部メモリへの読み書きといった実際のゲームプレイでメタアクションを使用できるようにするのに役立つかもしれない。

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