OpenAI现于Deep RL中发布Spinning Up,这是设计来供任何人学习,以成为深度增强学习熟练实作者的教育资源, Spinning Up内含了增强学习程式码、教程、教育练习题以及文件。
OpenAI认为,在深度学习领域,增强学习将在强大的人工智能技术中扮演核心角色,市面上虽然有不少人工智能学习资源,但是增强学习是更具挑战性的课题,因此才设计了Spinning Up,帮助人们学习并使用这个技术。
透过与OpenAI的学者和研究员合作,发现即使是原本缺乏机器学习经验的人,只要有良好训练资源,也可以很快的在增强学习技术上手。Spinning Up就是基于以上需求建立的计划,并在2019年被整合到了2019年的学者和研究员计划的课程之中,OpenAI提到,熟悉增强学习能让人们参与跨领域的科学研究,像是人工智能安全,其中就涉及了增强学习以及其他技能的结合。
Deep RL中的Spinning Up内容丰富囊括不少资源,其中包括增强学习的术语、各种算法和基本理论的介绍,还介绍了研究增强学习的方法,以及一系列按主题编排的重要论文清单,另外,有一个经仔细整理的程式码储存库,其中包含了许多独立的算法实作,包含Vanilla Policy Gradient(VPG)、Trust Region Policy Optimization(TRPO)以及Proximal Policy Optimization(PPO)等各种算法,当然还有一些练习,供学员学以致用。
OpenAI提到,Spinning Up中的范例程式码都是为新手设计的,结构简单友善易于学习,他们以撰写最小实作以展示理论,避免了增强学习函式库存在的混淆层以及抽象层,也减少使用模组化,力求程式码逻辑清晰,并有详细的程式码注解,帮助学习者了解程式码功能。
除了学习资源外,Openai对该专案还有持续的支援计划,在Spinning Up发布的前3个星期,会快速的处理发现的臭虫、安装问题以及解决文件中错误和模糊的地方,以提高读者自学的品质,在发布6个月后,将根据收到社群的回馈,对套件状态进行仔细地审查,并宣布接下来的更新计划。在期间OpenAI与研究人员,如有对Spinning Up进行更改,也会推送更新到公开程式码储存库,供所有人使用。
Deep RL中的Spinning Up计划,是OpenAI倡议新教育的一部分,而这也是他们实践组织章程,寻求创建一个全球社群,以共同解决强人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)全球挑战。OpenAI希望透过Spinning Up让更多人熟悉增强学习,以推进安全且对公众有益的人工智能技术。接下来OpenAI还会继续和其他组织合作,以帮助推广这些人工智能教育资源,现在正与柏克莱CHAI(Human-Compatible AI)中心合作,计划举办深度学习研讨会。
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