基于策略的强化学习在 Atari 游戏中的应用：Google DeepMind 创新的综述
人工智能
2026-02-12 v2 计算机科学与博弈论
摘要
强化学习 (RL) 在众多应用领域得到广泛应用，尤其在游戏中作为 AI 模型的绝佳训练场。Google DeepMind 在该领域开创了多项创新，运用包括基于模型、无模型和深度 Q 网络等算法，构建出 AlphaGo、AlphaGo Zero 和 MuZero 等先进 AI 模型。AlphaGo 作为初始模型，集成了监督学习和强化学习，成功战胜了围棋职业选手。AlphaGo Zero 通过消除对人类游戏数据的依赖，改用自我对弈实现更高效的学习。MuZero 进一步拓展了这些突破，能够在不明确了解规则的情况下学习游戏环境的底层动态，在包括 Atari 经典游戏在内的多种游戏中实现适应性。本文综述了强化学习在 Atari 和策略类游戏中的应用 significance，分析了这三种模型的关键创新、训练过程、遇到的挑战以及所作的改进。此外，我们还讨论了包括 MiniZero 和多智能体模型在内的 gaming 领域的最新进展，展望了 Google DeepMind 未来方向和新兴 AI 模型。
引用
@article{arxiv.2502.10303,
title = {Reinforcement Learning in Strategy-Based and Atari Games: A Review of Google DeepMinds Innovations},
author = {Abdelrhman Shaheen and Anas Badr and Ali Abohendy and Hatem Alsaadawy and Nadine Alsayad and Ehab H. El-Shazly},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.10303},
year = {2026}
}