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DeepMind将其“杀手锏”开源了！

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

雷锋网注：图片来自DeepMind。

众所周知，强化学习（Reinforcement Learning）是一种人工智能训练技术。

无论是在棋牌游戏中击败人类玩家的机器人，还是在训练自动驾驶系统中，强化学习都发挥着作用。

发挥着至关重要的作用。

最近，Alphabet 旗下的 DeepMind 发表了一篇由 27 名研究人员共同撰写的论文，详细介绍了一个名为 OpenSpiel 的游戏强化学习框架——这正是 DeepMind 的强项所在。

OpenSpiel 有什么了不起的？这个名为OpenSpiel的框架可以看作是强化学习环境和算法的集合（其中大部分已经经过充分测试），可用于一般的强化学习研究和游戏搜索/规划研究；它还提供了用于分析学习动态和其他常见评估指标的工具。

DeepMind将其“杀手锏”开源了！

雷锋网在论文中发现，OpenSpiel旨在在许多不同的游戏中推广多智能体强化学习，重点是学习，而不是竞争；而且，框架的构建基于两个重要标准，即简单性和轻量级——简单主要体现在编程语言上，即使是不同领域的研究人员也能轻松理解；轻量级体现在OpenSpiel将依赖关系保持在最低限度，减少了出现兼容性问题的可能性。

截至目前，OpenSpiel框架中包含了28种游戏和24种算法。

正如“Spiel（棋盘游戏）”一词所暗示的那样，该框架支持相关游戏；而且，这些博弈还包括多种博弈方法，如正和博弈、零和博弈、协调博弈和一般博弈等。

在编程语言方面，OpenSpiel的游戏是用C++实现的，算法是用C++和Python实现的，部分代码也被移植到了Swift。

不过，DeepMind 研究人员指出，OpenSpiel 仅在 Linux 系统（Debian 10 和 Ubuntu 19.04）上进行了测试，但由于代码在 MacOS 和 Windows 上免费提供，因此在这些平台上编译和运行时不应该出现 OpenSpiel。

问题。

如何安装OpenSpiel？论文中，DeepMind还提供了OpenSpiel的安装方法。

他们在 Debian 和 Ubuntu 两个 Linux 系统上测试了该框架。

安装方法如下：值得一提的是，DeepMind 尚未在 Linux 以外的平台上测试 OpenSpiel，因此部分脚本和指令目前假设基于 Debian 的发行版（Debian 和 Ubuntu）。

如果您使用的是其他Linux发行版，install.sh中安装依赖的命令仍然可用，但安装命令需要自行修改。

为了能够从任何位置导入 Python 代码，请将根目录和 open_spiel 目录添加到 PYTHONPATH。

按照上述步骤构建 OpenSpiel 后，从构建目录运行示例。

接下来，您可以在框架中看到游戏列表并运行游戏。

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