2、深度强化学习入门：概念、应用与学习范式

深度强化学习入门：概念、应用与学习范式

1. 深度强化学习的应用领域

在许多情况下，我们都需要做出一系列决策，而错误的决策可能会带来高昂的代价。算法研究在序列决策方面主要聚焦于两个应用领域：机器人问题和游戏。

1.1 机器人领域

理论上，程序员可以一步一步地对机器人的所有动作进行详细的预编程。在高度可控的环境中，比如汽车工厂里的焊接机器人，这种方法或许可行，但任何微小的变化或新任务都需要对机器人进行重新编程。

手动为机器人编程以执行复杂任务是非常困难的。人类往往没有意识到自己的操作知识，例如拿起杯子时我们给哪些肌肉施加了多大的“电压”。相比之下，定义一个期望的目标状态，让系统自行找到复杂的解决方案要容易得多。此外，在稍有挑战性的环境中，当机器人需要更灵活地应对不同条件时，就需要一个自适应程序。

机器人领域是机器学习研究的重要驱动力，机器人研究人员很早就开始寻找让机器人自学特定行为的方法。相关的实验文献丰富多样，机器人可以自学如何在迷宫中导航、执行操作任务以及学习运动任务。

自适应机器人研究已经取得了一些进展。例如，最近的成果包括机器人翻转煎饼和操控特技模型直升机飞行。通常，学习任务会与计算机视觉相结合，机器人需要通过视觉解释自己行动的后果来进行学习。

1.2 游戏领域

游戏一直被用于研究智能行为的各个方面。早在计算机有足够能力运行国际象棋程序之前，香农和图灵时代就已经进行了相关的纸质设计，希望通过理解国际象棋来了解智能的本质。

游戏使研究人员能够限制研究范围，专注于有限环境中的智能决策，而无需掌握现实世界的全部复杂性。除了像国际象棋和围棋这样的棋盘游戏，