在强化学习领域，2048 和俄罗斯方块代表了两种截然不同却又同样具有挑战性的环境。2048 的滑动拼图机制要求智能体在稀疏奖励和长时程信用分配中寻找最优策略，而俄罗斯方块的实时决策和复杂状态空间则考验着智能体的反应速度和规划能力。传统强化学习方法在这两个游戏中往往表现不佳，直到课程学习（Curriculum Learning）的出现，为这些难题提供了新的解决思路。
稀疏奖励环境的本质挑战
2048 游戏的核心难点在于其奖励的极端稀疏性。智能体只有在成功合并方块时才能获得奖励，而每一步移动本身并不直接产生反馈。这种延迟奖励机制使得传统的 Q-learning 和策略梯度方法难以有效学习。正如研究指出："Delayed and sparse rewards present a fundamental obstacle for reinforcement-learning (RL) agents, which struggle to assign credit for actions whose benefits emerge many steps later."
俄罗斯方块的情况则更为复杂。虽然每消除一行都能获得即时奖励，但游戏的长期策略涉及复杂的空间规划和时机把握。高维状态空间和实时决策要求使得标准 RL 算法往往陷入局部最优，无法达到人类专家的水平。研究表明，在 Tetris 环境中，启发式方法在计算效率和最终得分上都优于传统的深度强化学习方法。
课程学习的核心思想
课程学习借鉴了人类教育中的渐进式教学方法，通过设计一系列从简单到复杂的任务序列，帮助智能体逐步掌握复杂技能。在游戏 AI 中，这一思想体现为以下几个关键策略：
1. 渐进难度设计
对于 2048，可以从较小的棋盘尺寸开始训练，如 3×3 或 4×4，然后逐步扩展到标准 4×4 棋盘。这种尺寸渐进的方法让智能体先掌握基本的合并策略，再应对更复杂的局面。
2. 奖励塑形
通过设计中间奖励函数，为智能体提供更密集的反馈信号。例如，在 2048 中，除了合并奖励外，还可以为保持棋盘有序性、避免死局等策略性行为提供额外奖励。
3. 迁移学习
将在简单任务中学到的知识迁移到复杂任务中。智能体在小型棋盘上学到的合并模式和布局策略，可以直接应用于标准尺寸的游戏中。
2048 中的课程学习实践
在 2048 的强化学习研究中，Horizon-DQN (H-DQN) 展现了课程学习的潜力。该算法通过整合分布学习、决斗架构、噪声网络和优先经验回放等多种技术，在标准 4×4 棋盘上达到了 41,828 分的最高分，并成功合成了 4096 方块。
更值得注意的是 MergeRL 框架的创新。该框架采用了一种类似课程学习的方法，通过快速 - 慢速轨迹生成方案，利用大型语言模型（如 GPT-4）来评判棋盘状态对的偏好。这种方法为智能体提供了密集的、符合人类战略思维的反馈，显著提升了学习效率。
具体实现中，MergeRL 结合了三个关键组件：
- 优先经验回放：专注于高 TD 误差的转换
- 不确定性采样：使用集成方差来优先学习模糊状态
- 直接偏好优化：利用 LLM 提供战略反馈
这种混合方法在 2048 中取得了显著效果，智能体平均奖励达到 2100-2300，单局步数达到 200-230 步，展现了包括角落锁定和单调布局在内的高级策略。
俄罗斯方块的渐进训练策略
对于俄罗斯方块，课程学习需要采用不同的策略。由于游戏的实时性和状态空间的连续性，简单的尺寸缩放并不适用。相反，研究人员采用了以下几种渐进训练方法：
1. 速度渐进
从较低的方块下落速度开始训练，让智能体有更多时间思考和规划。随着智能体技能的提升，逐步增加下落速度，最终达到标准或超人类水平的速度。
2. 方块类型限制
初期只使用少数几种基本方块形状（如长条、正方形），让智能体先掌握基本的填充和消除策略。然后逐步引入更复杂的方块形状，如 Z 形、T 形等。
3. 预览窗口控制
控制可见的下一方块数量，从无预览开始，逐步增加预览窗口大小。这种方法模拟了人类玩家从完全随机到有预见的决策过程。
研究表明，即使采用了这些课程学习策略，俄罗斯方块仍然对传统 RL 算法构成挑战。在 Atari 学习环境中的比较显示，定制启发式代理在得分和计算效率上都优于 DQN、C51 和 PPO 等先进 RL 算法。这提示我们，在某些高度结构化的环境中，基于规则的启发式方法可能比纯粹的端到端学习更有效。
工程化实施要点
要将课程学习成功应用于 2048 和俄罗斯方块等游戏环境，需要关注以下几个工程细节：
1. 难度度量指标
设计合理的难度度量是课程学习成功的关键。对于 2048，可以使用棋盘熵、最大方块值、可用移动数等指标。对于俄罗斯方块，则可以考虑堆叠高度、空洞数量、平整度等指标。
2. 自动课程生成
手动设计课程序列既耗时又可能不够优化。可以采用基于智能体当前性能的自动课程生成方法，如自我博弈、基于能力的课程选择等。
3. 迁移策略设计
确保在简单任务中学到的知识能够有效迁移到复杂任务中。这可能需要设计共享的特征表示、策略网络架构或价值函数。
4. 超参数调度
随着任务难度的增加，需要相应调整学习率、探索率等超参数。通常，在更复杂的任务中需要更小的学习率和更保守的探索策略。
监控与评估体系
实施课程学习时，需要建立完善的监控和评估体系：
1. 学习曲线分析
跟踪智能体在每个难度级别上的学习进度，确保其在进入下一级别前已经充分掌握当前级别的技能。
2. 迁移效率评估
量化知识迁移的效果，比较从头开始学习与基于迁移学习的性能差异。
3. 课程质量指标
评估课程序列的有效性，包括学习速度、最终性能和样本效率等指标。
4. 失败模式分析
识别智能体在课程学习过程中可能出现的失败模式，如灾难性遗忘、负迁移等，并设计相应的缓解策略。
实际部署考虑
在实际部署课程学习系统时，还需要考虑以下因素：
1. 计算资源分配
课程学习通常需要更多的训练时间和计算资源，因为需要在多个难度级别上进行训练。需要合理分配资源，确保训练效率。
2. 并行化策略
可以利用并行化技术同时训练多个难度级别的任务，或者使用分布式经验收集来加速训练过程。
3. 内存管理
课程学习可能涉及多个模型或检查点的保存和管理，需要设计有效的内存管理策略。
4. 可复现性
确保课程学习过程的完全可复现，包括难度序列、超参数设置和随机种子等。
未来发展方向
课程学习在游戏 AI 中的应用仍处于快速发展阶段，未来有几个值得关注的方向：
1. 元课程学习
让智能体学会如何为自己设计最优的课程序列，实现完全自动化的渐进学习。
2. 多任务课程
设计能够同时提升多个相关技能的课程，如同时提高 2048 的合并效率和俄罗斯方块的空间规划能力。
3. 人机协作课程
结合人类专家的示范和反馈来设计课程，实现更高效的知识传递。
4. 课程学习的理论分析
深入理解课程学习为何有效，以及在什么条件下最有效，为算法设计提供理论指导。
结论
课程学习为 2048 和俄罗斯方块等具有挑战性的游戏环境提供了一种有效的训练范式。通过精心设计的渐进难度序列、合理的奖励塑形和有效的知识迁移策略，智能体能够从简单的任务开始，逐步掌握复杂的技能，最终达到甚至超越人类专家的水平。
然而，课程学习并非万能钥匙。在俄罗斯方块等高度结构化的环境中，基于规则的启发式方法仍然具有优势。未来的研究需要在课程学习与传统方法之间寻找更好的平衡点，开发出既具有学习能力又保持计算效率的混合系统。
对于工程实践者而言，成功实施课程学习需要深入理解具体环境的特性，精心设计难度度量、迁移策略和监控体系。只有这样，才能真正发挥课程学习的潜力，让 AI 智能体从 "脚手架" 稳步走向 "超人" 水平。
资料来源：
- arXiv:2507.05465 "2048: Reinforcement Learning in a Delayed Reward Environment"
- "Outsmarting algorithms: A comparative battle between Reinforcement Learning and heuristics in Atari Tetris" (Expert Systems with Applications, 2025)