14、人工智能中的强化学习与博弈应用

人工智能中的强化学习与博弈应用

1. 基础概念与相关知识

在人工智能的学习、性能与预测领域，涉及到大量的数据、大语言模型（LLMs）以及GPT等众多参数。在深入了解人工智能的一些复杂概念之前，有几个基础概念值得我们了解。
- 微分方程 ：它将函数与其导数（相对于自变量的变化率）联系起来，通过求解微分方程，在给定初始条件和边界条件下可以预测结果。大多数情况下，我们遇到的是二阶微分方程，因为根据牛顿第二定律，位置的二阶导数（加速度）与力成正比，而力驱动着许多我们感兴趣的宏观物理系统，例如第9章提到的非线性弹道抛射体微分方程。
- 条件概率 ：用垂直竖线“|”表示，例如$P(A|B)$，表示事件A发生的概率依赖于事件B的发生，也就是“在B发生的条件下，事件A发生的概率”。
- Markov链 ：若想深入了解其数学描述，可以参考M. Richey 2011年发表的《The Evolution of Markov Chain Monte Carlo Methods》。
- 赌场盈利原理 ：赌场65 - 80%的利润来自老虎机。由于随机符号组合获得奖励（更别说头奖）的概率很低，根据大数定律，玩家需要玩大量次数才能达到平均收益。而且，即使有些玩家能赢一些，但往往等不到获得头奖就会因为玩的次数不够多而最终输钱。在纸牌游戏中，下大注的玩家也不会玩足够长的时间来回归到遥远的平均收益。轮盘赌中的零和双零让赌场有5.26%的优势。

2. 强化学习的基本原理

强化学习在我们的日常生活中无处不在。它需要一个情境，即