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原标题：OpenAI发布新算法，这次是足球场的Freestyle

OpenAI发布了一种新的强化学习算法―近似策略优化（PPO），它比现有算法能更好地执行以及更好地实现和调整。PPO已经成为OpenAI的默认加强学习算法，因为它易于使用以及良好的性能。

PPO让我们在具有挑战性的环境中训练AI策略，例如上面所示的Roboschool，代理人尝试追逐目标（粉红色球体）、学习走路、跑步，利用其动力转向从轻微的冲动中恢复，以及当它被击倒时，从地上站起来。

策略梯度方法使用深度神经网络进行控制，从视频游戏到3D运动到Go的最新突破的基础。但是通过策略梯度方法获得良好的结果是具有挑战性的，因为它们对步骤的选择敏感 - 信号太小且缓慢; 信号太大，信号被噪声所淹没，或者可能会无信号。它的样本效率通常也很差，要花费数百万（或数十亿）的时间步骤来学习简单的任务。

研究人员通过约束或以其他方式优化策略更新的大小，力图通过TRPO和ACER等方法消除这些缺陷。这些方法有自己的权衡--ACER比PPO复杂得多，需要添加代码进行非官方纠正和重放缓冲，而只是比Atari基准上的PPO略好一点; TRPO虽然对连续控制任务很有用 - 不容易与在策略和函数值之间的共享参数算法或函数损失（例如用于解决Atari中的问题的算法）以及视觉输入等其他领域的算法兼容。

PPO

通过监督学习，我们可以轻松实现成本函数，运行梯度下降，并且非常有信心，我们将通过相对较小的超参数调优获得优秀的结果。加强学习成功的途径并不明显 - 算法具有许多难以调试的移动部分，需要大量的精力进行调整才能获得良好的效果。PPO在易于实施，样本复杂性和易于调优之间取得平衡，试图在最小化成本函数的每个步骤更新算法，同时确保与先前策略的偏差相对较小。

我们以前详细说明了使用自适应KL惩罚来控制每次迭代策略变化的PPO变体。新的变体使用其他算法中通常没有的新型的目标函数：

该目标实现了一种与随机梯度下降兼容的信任区域更新的方法，并通过消除KL损失函数来简化算法，并需要进行自适应更新。在测试中，该算法在连续控制任务上显示出最佳性能，几乎与ACER在Atari上的性能相匹配，尽管实现起来更为简单。

可控且复杂的机器人

接受PPO训练的代理人制定灵活的移动策略，让他们朝着目标地点方向即兴freestyle。

我们根据PPO培训的策略创建了互动代理 - 我们可以在Roboschool环境中使用keyboard为机器人设置新的目标位置; 虽然输入序列与代理人的训练不同，但是它总体上可以推广。

我们还使用PPO来教导复杂的模拟机器人行走，如上图所示的波士顿动力公司的“阿特拉斯”机器人模型; 该模型具有30个不同的关节，而一般双足机器人则为17个。其他研究人员使用PPO训练模拟机器人，在跑步过障碍物时表现出令人印象深刻的跑酷专长。

Baselines: PPO and TRPO

这一版本的基线包括PPO和TRPO的可扩展的并行计算，它们都使用MPI进行数据传递。两者都使用Python3和TensorFlow。我们还增加了用于训练上述机器人到Roboschool 代理的预训练版本。

OpenAI正在寻找算法大牛来帮助构建和优化强化学习算法代码库。如果您对此有兴趣，请点击阅读原文参与更多。

paper：http://t.cn/RK146Ol

策略梯度：http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/

roboschool：https://github.com/openai/roboschool

编辑：雷特

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依靠深度神经网络

OpenAI的MuseNet是一个新的在线工具，也是一个深度神经网络，可以用10种不同的乐器生成4分钟的音乐作品，并且可以将莫扎特的风格与甲壳虫乐队结合起来。

MuseNet没有根据我们对音乐的理解进行明确编程，而是通过学习预测数十万个MIDI文件中的下一个标记来发现和声、节奏和风格的模式。MuseNet使用与GPT－2相同的通用无监督技术，GPT－2是一种大型变压器模型，经过训练可预测序列中的下一个标记，无论是音频还是文本。

该项目背后的研究人员表示，该系统能够长时间关注音乐，这意味着它能够理解歌曲旋律的广泛背景。利用该数据，这个系统的任务是预测序列中的下一个音符。

智能预测下个音符

它的数据有许多不同来源，ClassicalArchives和BitMidi为这个项目捐赠了大量的MIDI文件，并且还有MAESTRO数据集，包括爵士，流行，非洲，印度和阿拉伯风格。

变换器在有序数据上进行训练：给定一组音符，然后要求它预测下个音符。首先，用一种弦乐方法，将每次听到的音符组合视为单独的“和弦”，并为每个和弦分配一个标记。其次，尝试通过仅关注音符的开头来缩小音乐模式，并尝试使用字节对编码方案进一步压缩音乐模式。

还有两种标记时间的不同方法：根据片段节奏缩放的指令，使指令代表音乐节拍或节拍的一小部分，或标记以秒为单位的绝对时间的令牌。他们采用了一种结合了表现力和简洁性的编码：将音高，音量和乐器信息组合成一个标记。

人工智能音乐伴奏

早在2018年11月26日19：30，在中央音乐学院教学楼201演奏厅上演了一场特殊的音乐会，中央音乐学院的12位不同专业的优秀独奏家与AI人工智能“信息学爱乐乐团”联袂演出了12首多种体裁风格的中外作品。一人一机完美演绎中外作品，演出取得空前反响。

这是人工智能音乐伴奏系统在中国首次亮相，这次演出是中央音乐学院与美国印第安纳大学信息计算与工程学院联合成立“信息学爱乐乐团”实验室后的重要成果。除小提琴、长号、双簧管、萨克斯等传统西洋乐器外，演出还加入了人工智能协奏的中国乐曲《长城随想曲》。

虽然机器的艺术感知能力尚与人类有不小差距，但从发展趋势看，人工智能在艺术领域的自主创作水平将不断提高。不久前中央音乐学院公布招收音乐AI方向博士生，也预示着未来新的发展方向。

人与音乐的交融

2018年，美国女歌手Taryn Southern发布了世界第一张由AI作曲的专辑，首发歌曲《Break Free》不仅完全听不出来是由AI参与制作的，而且其水平不输音乐人；2016年，索尼的研究人员开的“DeepBach”已经能够创作出与巴赫风格高度相近的作品，这说明，目前人工智能创作音乐不仅可以进行复杂的音乐创作工作，还能达到顶尖水平。

现在，这项技术不仅仅被歌手使用，普通用户也可以制作属于自己的人工智能音乐。当你为MuseNet提供一小段音乐，它最开始会非常紧密地遵循这种风格。然而，随着音乐的继续，人工智能的预测逐渐从原作中逐渐转向。

在简单模式中，你可以听到预先生成的随机样本，或者选择一个作曲家或风格，一个著名作品，并开始生成音乐。这样你利用此模型创建的各种的音乐风格。在高级模式下，你可以直接与模型交互。这项技术的完成需要更长的时间，但完成后你将拥有一个独一无二的全新作品。

正如Silverstein所说“两者最终会形成一种相互协作的关系。当人类想要共同创造艺术时，协作的过程至关重要。人工智能和技术工具经常被运用到创作过程中，但本质上还是由人类主导。当人们运用更实用的方式创造内容或音乐时，产品最终的价值会远远超过艺术创造过程。“

对于普通人来说，我们为他们提供了将想法变为现实的方法。对于音乐家来说，我们为他们提供了一种‘超能力‘，让他们在所擅长的领域可以更加淋漓尽致地发挥。

保罗・梅森提出“音乐AI将从创造我们想不到的音乐开始，但它也可能创造出我们无法理解的音乐”。这一言论值得人们的深思与谈论，究竟AI音乐有没有可能彻底取代作曲家的创作成为人们生活中必不可少的一部分。

与其说它是一种可怕的新奇事物，不如说它是一个更好的风口与机会，它更可能是一个协助音乐人提升效率的工具，未来会帮助更多制作人用来创作。

在版权正规化的当下，当下的音乐产出满足不了市场对优质音乐的需求。而AI创作可以补齐这方面的短板，为歌手、艺人、音乐人、民间音乐创作爱好者提供更多AI作曲。

【来源：OFweek中国高科技门户】

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open ai 原理

在近些年的人工智能发展中，大语言模型GPT系列、文本生成图片模型DALL・E系列、语音识别模型Whisper系列，聊天机器人ChatGPT，这些模型推出后在各自领域都有相当惊艳的表现，并引起了全世界广泛的关注。这些模型的背后都指向了一家公司：OpenAI。

OpenAI是一家人工智能研究公司，其使命是创造通用人工智能（在最具经济价值的工作中表现优于人类的高度自治系统）造福全人类。

OpenAI于2015年由埃隆马斯克牵头出资创立，起初是一家非盈利的研究性创业公司。201９年，OpenAI转型为OpenAI LP，从一家非盈利性机构转变为半盈利性机构，在确保机构总体发展方向不变的情况下，为投资机构和员工创造具有“利润上限”的价值。

OpenAI 的模型为数据提取、文本生成、语音识别、图像生成或编辑等日常任务带来了高效的解决方案。下面列举几个它们的重要AI应用。

GPT-3 的全称叫生成预训练转换器-3 （Generative Pretrained Transformer-3），这套强大的大语言模型于2020年6月问世，训练了大约2000亿个单词，估计花费了数千万美元。该模型从互联网上抓取大量的单词进行学习，并根据提示生成流畅逼真的文本，覆盖文本分析和摘要、文案撰写、代码生成等应用场景。GPT-3 在发布后不久就掀起了全球的热潮，促进了大量应用程序和初创公司的诞生。

据OpenAI 官方表示，GPT-3现已被用于300多个不同的应用程序，平均每天生成 45 亿个单词，且生产流量继续扩大中。

DALL・E 2可以根据文字描述生成对应的图像或艺术作品，还可以修改图像内容，以及根据给定的图像拓展生成多种主题风格一致的“变体”。DALL・E 2 的影响力可与 GPT3 媲美，应用场景也非常丰富，包括插图、图像摄影、NFT 生成、图像编辑等。

ChatGPT是一个对话的优化语言模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT的亮点主要有哪些？

• 新增代码理解和生成能力，对输入的理解能力和包容度高，能在绝大部分知识领域给出专业回答。
• 加入道德原则。即ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答。
• 支持连续对话。ChatGPT具有记忆能力，提高了模型的交互体验。

ChatGPT不仅会聊天，写得了代码，修复得了bug，还能帮你写工作周报、写小说、进行考试答题，绘画，看病，甚至你还可以诱骗它规划如何毁灭人类，许多人认为，ChatGPT不仅仅是一个聊天机器人，而可能是现有搜索引擎的颠覆者。