怎样从零开始训练一个AI车手？

如何快速理解强化学习的概念只是训练一只猫

比如下面这位老爷爷，巨皮。

就是跑酷，整天尿炕，抢沙发，让人头皮发麻，心态爆炸直到你忍无可忍，决定给它残忍的猫德育

以后它每表现出一次保持猫德的行为，就会奖励一条猫条，而且每次它脱皮，你马上扑上去咬它的头…

经过两个月的反复拉扯，你的猫就不敢再剥皮了——

在这个过程中发生的是强化学习:

在与环境互动的过程中，一个代理人在奖励和惩罚的刺激下，逐渐学习到一套能使自身利益最大化的行为模式。

其实养猫和搞人工智能是一样的。

当然，强化学习最著名的代表是AlphaGo:上万盘棋，左拼右拼，最后成为世界上唯一的围棋之神。

如果把AlphaGo看成上面例子中的猫，那么在训练中，就决定了它能否得到猫吧每一局的最终比赛结果——赢了就有好东西吃，输了就被吃掉。

此外，DeepMind还开发了一个可以在57款雅达利游戏中超越人类玩家的代理，这也是依靠强化学习算法。

不过这里的奖惩机制会根据不同的游戏具体设计比如玩最简单的吃豆人，每次吃豆都有奖励，打鬼gg的情况有惩罚

除了游戏领域的广阔天空，强化学习其实也可以用于自动驾驶。

如何培养AI司机

为了更方便地解释这是如何实现的，这里我们借用一个道具:亚马逊云技术的Amazon DeepRacer。

看起来很有概念的车和真车的比例是1比18。这辆车配备了处理器，摄像头，甚至激光雷达，以实现自动驾驶—

当然，前提是我们先在车上部署好训练好的强化学习算法。

算法训练需要在虚拟环境中进行，所以亚马逊DeepRacer配备了管理控制台，控制台中包含了3D赛车模拟器，可以让人更直观的看到模型的训练效果。

有了这一套东西，我们可以尝试自己从零开始训练一个AI司机。

具体怎么做。重点来了:

假设这是模拟器中完全直线的赛道，虚拟环境中的亚马逊DeepRacer赛车。

我们的目标是让赛车在最短的时间内冲刺到终点——那么对于这条赛道来说，最好的选择就是让赛车尽量沿着中心线跑，避免因为绕路或者出界而增加时间。

为此，我们可以将音轨分成多个网格，然后为这些网格分配不同的分数:

接近中间，给较高的分数，两边，有点意思，超出轨道范围的部分是无效区域如果遇到了，就得从头再来

起跑后，一开始赛车不知道哪条路线最好，只是像无头苍蝇一样跑来跑去，经常冲出赛道。

但后来伴随着试错次数的增多，在奖励功能的指挥下，汽车会逐渐摸索出一条可以获得最高累计分数的路线。

理想情况下，经过一段时间的训练和迭代，算法会学到直线最快的道理。

通过将算法部署到汽车上，我们可以获得一辆可以直线行驶的赛车。

当然，直线跑只是最简单的情况，实际轨迹一般更复杂很多时候，沿着中心线跑并不是最快的路线，所以我们需要调整训练策略，设计奖励函数

实际操作中，具体的功能也是通过亚马逊DeepRacer的管理控制台来编写的。

在写函数之前，我们可以在上面调整模型的超参数，然后定义它的动作空间，指定汽车的速度和转弯时的角度，甚至选择汽车的蒙皮，等等

亚马逊DeepRacer，全套服务，相当像一套入门强化学习的可视化教学工具新手可以按照提示，一步一步来做有兴趣的话，不妨自己试试

挑战吉尼斯。

当然，既然是赛车，自然要追求速度，而且越快越好。

而如果你想测试你培养的AI驱动是否足够快...

亚马逊的官云科技还举办了一场比赛，把大家训练的AI司机全部拉出来，进行对比，看谁才是秋名山真正的车神。

这个联盟是全球范围内的一个严肃的竞争第一届是18年举行的截至目前，已有超过10万人参与从线上模拟到线下实体竞技，都有

该竞赛在机器学习开发人员的世界中非常有名去年我们和F1联名，叫当时雷诺的车手里卡多和大家一起开

中国还为中国开发者建立了专门的亚马逊DeepRacer联盟。

今年的中国区联赛分为两个赛季每个赛季的月赛根据赛道难度和模特训练难度分为大众组和专业组月赛组排名靠前的选手将有机会晋级下一组或参加线下比赛

当然，所有比赛都有奖品。耳机，键盘，扬声器...一切，

如果你意外赢得了上赛季的冠军，恭喜你，你可以得到一张去白嫖拉斯维加斯的机票。

与此同时，亚马逊云技术官方还在进行一项挑战吉尼斯世界纪录的活动，目标是突破4387的参赛人数，申请成为全球最大的机器学习竞赛。

今年的每个参赛者都将成为记录的一部分——甚至，每个人都将获得一份挑战吉尼斯世界纪录的证书。

至于这次挑战的最终结果，将会在10月份揭晓。

届时，今年的亚马逊云技术在线中国峰会将于10月开幕除了宣布亚马逊DeepRacer吉尼斯挑战赛的结果，还会有很多云计算领域的大咖来分享，相关的技术成果也会展示出来

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