[论文解读] Solving the Rubik's Cube Without Human Knowledge
本文提出自学生习迭代（Autodidactic Iteration, ADI），一种强化学习算法，仅通过自监督学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）让智能体从零开始学会求解3x3x3魔方，实现中位求解步数30步——与人类设计的求解器相当，且无需任何人类提供的领域知识或奖励塑形。
A generally intelligent agent must be able to teach itself how to solve problems in complex domains with minimal human supervision. Recently, deep reinforcement learning algorithms combined with self-play have achieved superhuman proficiency in Go, Chess, and Shogi without human data or domain knowledge. In these environments, a reward is always received at the end of the game, however, for many combinatorial optimization environments, rewards are sparse and episodes are not guaranteed to terminate. We introduce Autodidactic Iteration: a novel reinforcement learning algorithm that is able to teach itself how to solve the Rubik's Cube with no human assistance. Our algorithm is able to solve 100% of randomly scrambled cubes while achieving a median solve length of 30 moves -- less than or equal to solvers that employ human domain knowledge.
研究动机与目标
- 开发一种无需人类监督或领域特定知识的强化学习智能体，以求解魔方。
- 解决在组合优化环境中稀疏奖励的问题，其中仅最终目标状态提供奖励信号。
- 通过自监督迭代学习训练深度神经网络，以估计最优价值函数与策略。
- 证明智能体能够发现复杂策略，如共轭模式，等同于高级人类速拧技巧。
- 通过可迁移的价值函数学习，将该方法扩展至其他组合优化问题，如蛋白质折叠。
提出的方法
- 提出自学生习迭代（ADI），一种自监督训练循环，通过迭代改进深度神经网络的价值函数与策略函数。
- 从目标状态出发使用广度优先搜索（BFS）生成合成训练数据，通过使用最大算子的递归价值回溯，估计每个状态的最优回报。
- 通过监督学习在BFS生成的目标上训练价值网络，利用网络自身的预测结果来自举未来价值估计。
- 基于使预测价值最大的动作构建策略目标，实现端到端的策略学习。
- 将训练好的神经网络与蒙特卡洛树搜索（MCTS）结合，以在推理阶段高效搜索解法。
- 对解法序列进行滑动窗口分析，以识别并量化重复出现的移动模式，如$aba^{-1}$共轭模式。
实验结果
研究问题
- RQ1强化学习智能体是否仅通过自监督学习即可求解魔方，而无需人类提供的知识或奖励塑形？
- RQ2智能体是否能通过纯粹的自我对弈与价值函数学习，发现复杂且类似人类的求解策略——如共轭模式？
- RQ3自监督价值函数学习与MCTS的结合是否能在稀疏奖励环境中实现样本高效且高性能的求解？
- RQ4所学习的价值函数是否能以高成功率与低步数泛化至所有4.3×10^19种可能的魔方状态？
- RQ5该框架在多大程度上可扩展至其他具有稀疏奖励与庞大状态空间的组合优化问题？
主要发现
- 所提出的智能体DeepCube成功求解了100%的随机打乱3x3x3魔方状态。
- DeepCube在四分之一转动度量下实现中位求解步数30步，与依赖人类设计启发式方法的求解器相当或更优。
- 智能体发现并大量使用$aba^{-1}$共轭模式，这是高级人类速拧技巧的标志性特征。
- 解法路径中使用频率最高的14组三连移动完全对应$aba^{-1}$共轭结构，表明其具有策略性学习。
- 共轭三连移动的分布频率显著高于非共轭三连移动，且平均频率更高，表明存在策略性偏好。
- 智能体学会优先在求解早期阶段形成2x2x2角块，随后进行边块与角块的配对与定位——这与已知的人类求解策略完全一致。
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