3、强化学习入门：原理、算法与应用

强化学习入门：原理、算法与应用

1. 引言

人工智能正飞速发展，其边界不断拓展。自2015年起，计算机就能以媲美资深玩家的水平玩80年代的电子游戏；2016年，计算机首次击败围棋世界冠军，展现出超乎人类的棋艺。此外，全自动驾驶汽车已问世数年，再过几年，亚马逊的无人机可能就会穿梭于大街小巷送货。

这些系统的强大之处在于其能够从数据中学习。它们遵循的规则和展现的行为并非完全由聪明的工程师编写，而是通过工程师实现的学习算法，利用相关数据进行训练。学习算法从数据中发现模式，找出在不同情况下的“最佳”决策，从而形成智能系统，这就是机器学习。

2. 强化学习概述

上述部分例子采用了一种特定的机器学习方法——强化学习。这种学习方法受行为主义心理学启发，从奖励和惩罚的角度研究人类和动物的行为。下面通过一个简单的例子来说明其原理：
假如你想训练你的狗学会坐下。你把狗带到户外，大声喊“坐下”。狗意识到需要做点什么，但不知道具体该做什么。它先是叫了几声，没得到任何反应；然后伸出爪子，还是没有反应；最后它坐在地上，这时一块狗饼干出现了！如果你多次重复这个过程，狗可能会将“你喊坐下”的情境和“自己坐下”的动作与“美味的饼干”这一积极刺激联系起来，以后遇到类似情况就会重复这个行为。

本质上，学习者渴望某种东西，其获得量取决于自身行为。当表现出期望的行为时，会获得更多；反之则获得更少甚至受到惩罚。无论是狗的饼干、人类大脑中的多巴胺，还是简单的数值，其增加都表明学习者做对了事情，智能学习者会在未来遇到类似情况时重复该行为。同样的原理也成功应用于训练人工智能玩电子游戏和围棋，前者以游戏得分作为奖励，后者以输赢作为奖惩。

3. 强化学习问题