19、人工智能中的强化学习：原理、应用与挑战

人工智能中的强化学习：原理、应用与挑战

在人工智能领域，强化学习作为一种独特且强大的学习方法，正逐渐展现出其巨大的潜力。它源于动物学习的强化理论，旨在让智能体学会在动态环境中采取行动以实现特定目标。

强化学习的发展与现状

强化学习的思想早在人工智能发展初期就已出现，但在过去受到多种因素的限制。一方面，20世纪60年代人工智能研究从基于动物行为的方法转向更具认知性的方法，使得强化理论的发展空间受限。另一方面，人们曾认为强化学习的计算能力较弱，实用性不足。

然而，如今有大量证据表明强化学习具有强大的能力。例如，Tesauro设计的系统利用强化学习学会了以大师级水平玩西洋双陆棋；Zhang和Dietterich运用强化学习改进了车间调度问题的现有技术；Crites和Barto在多层建筑电梯调度问题上取得了显著成果，旨在最小化乘客等待时间。这些都是大规模问题，传统解决方案往往面临巨大困难。

此外，当前人工智能研究人员对强化学习的兴趣日益浓厚，这主要是因为设计能够在动态现实环境中运行的智能系统面临挑战。例如，让机器人更加自主，需要在不确定环境中有效的决策方法，而强化学习在这种情况下具有显著优势。

与许多机器学习研究专注于在“教师”指导下的监督学习不同，强化学习强调智能体与环境的交互，通过自身经验进行学习。在未知领域，智能体必须依靠自身经验，而不是依赖他人的指导。

强化学习的关键特征

通过一些实际例子可以更好地理解强化学习的关键特征：
1. 国际象棋大师落子 ：决策既基于对可能回应和反回应的规划，也基于对特定局面和走法的直观判断。
2. 炼油厂自