如果环境存在random，那么问题还能建模成MDP吗？

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#MDP #马尔科夫性质 #RL #增强学习

李宏毅老师讲解了在Atari游戏中，即使面对相同的状态，由于actor的行为具有随机性，所采取的动作可能不同。此外，即使采取相同动作，由于游戏本身的随机性，获得的奖励和下一个状态也可能不同。这引发了一个问题：在这种情况下，状态间的转移是否还具有马尔科夫性质？若不具备，则强化学习方法的应用是否会变得较为勉强？
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李宏毅老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=W8XF3ME8G2I


老师说，对于同一个observation/state（atari game的画面），也不一定会采取相同的动作，因为有些actor是stochastic的，选action有一定随机性，这一点好理解。。。

老师还说，即便actor采取同一个action，得到的reward和next state也不一定一样，因为game本身存在一些randomness。这一点我很早就注意到了，那如果game本身存在randomness，以game的画面为state，state到state的之间的转移还有马尔科夫性质吗？如果没有的话，RL这些方法的应用是不是很牵强？或者说RL只是在randomness的基础上学个平均还不错的policy。



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