3、强化学习与深度强化学习入门

强化学习与深度强化学习入门

1. 强化学习简介

强化学习是一种让智能体（agents）解决复杂问题的方法。在很多情况下，我们无需构建环境，而是可以接入现有的环境，例如游戏引擎或其他 API。OpenAI 发布的 Python Gym 库就提供了许多环境，并且为学习算法与环境的交互提供了简单的接口。以下是使用 Gym 库启动一个赛车游戏的代码示例：

import gym
env = gym.make('CarRacing-v0')
env.reset()
env.step(action)
env.render()

通过这几行代码，我们就可以加载并运行一个赛车游戏，展示了 Gym 库的便捷性。

2. 强化学习的应用

2.1 通用学习算法的需求

普通的监督式机器学习算法，如图像分类器，虽然取得了一些重要且有用的成果，但无法引领我们实现通用人工智能（AGI）。我们最终追求的是通用学习机器，它能在最少甚至无需监督的情况下应用于多个问题，并且其技能可以跨领域迁移。大型数据丰富的公司可以从监督式方法中获益，但小型公司和组织可能没有资源充分利用机器学习的力量。而强化学习目前是实现通用学习算法最有前途的方法。

2.2 强化学习的成功案例

• 游戏领域 ：
  • Atari 游戏 ：2013 年，Google 的 DeepMind 研究小组开发的算法能够以超人水平玩多种 Atari 游戏。之前尝试解决