33、强化学习：奖励设计与过渡函数的关键要点

强化学习：奖励设计与过渡函数的关键要点

奖励设计

奖励在强化学习（RL）系统中起着至关重要的作用，它不仅能鼓励安全探索，还能确保系统在现实世界中的稳健性。然而，奖励设计并非易事，可能会出现奖励破解（reward hacking）的问题，即代理（agent）找到了一种方式来最大化奖励，但却不是以我们期望的方式解决问题。

当奖励破解发生时，我们认为奖励信号存在缺陷。此时，设计者必须采取行动，修复环境中的漏洞或重新设计部分有缺陷的奖励信号。由于无法确切预测奖励破解可能发生的位置，我们需要依靠在测试环境中的观察来发现问题。具体操作步骤如下：
1. 记录训练期间获得的所有奖励并进行分析。
2. 计算奖励的均值、众数和标准差。
3. 扫描异常和极端值。
4. 如果发现极端奖励值，确定相关场景并手动检查代理的行为，以了解其如何产生这些异常奖励值。
5. 为了便于调试，我们还可以保存这些场景的视频回放，或者在有办法重现有问题的场景时实时观察环境。

在设计奖励信号时，需要考虑以下因素：
1. 使用合理的奖励值 ：一个好的起点是使用正值表示良好行为，零表示中立行为，负值表示不良行为。同时要注意奖励的尺度，避免使用极端值。
2. 选择稀疏或密集奖励信号 ：稀疏奖励易于设计，但通常会使问题变得更加困难；密集奖励设计难度较大，但能为代理提供更多反馈。
3. 关注奖励破解和安全性 ：持续评估代理和环境，确保不会发生奖励破解。在进行代理训练和环境设计时要负责任，以确保部署系统的安全性。

奖励信号可以