34、强化学习：原理、算法与应用

强化学习：原理、算法与应用

1. 强化学习简介

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种极具潜力但尚未被充分探索的学习范式。它与监督学习和无监督学习有很大不同。从一无所知的状态开始，强化学习智能体可以通过多次试错，学会实现一个目标，而整个过程中唯一的输入就是来自环境的反馈。OpenAI的研究表明，持续的竞争可能是智能进化的原因。许多深度学习从业者认为，强化学习将在通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的宏伟梦想中发挥重要作用。

1.1 强化学习的本质

想象一下，婴儿学走路、鸟儿学飞翔和强化学习智能体学习玩雅达利游戏，它们有什么共同点呢？
- 试错 ：婴儿或鸟儿会尝试各种方式，经历多次失败，最终找到成功的方法。强化学习智能体也会玩很多局游戏，有输有赢，最终才能稳定地取得成功。
- 目标 ：婴儿的目标是学会走路，鸟儿是学会飞翔，而强化学习智能体则是赢得游戏。
- 与环境交互 ：它们唯一的反馈都来自所处的环境。

1.2 与其他学习范式的区别

强化学习也被称为带评判的学习。智能体对应我们的网络（程序），它可以执行一组动作（a），这会导致环境状态（s）发生变化，进而智能体从环境中获得奖励或惩罚。与监督学习不同，智能体没有训练示例，不知道正确的动作是什么；与无监督学习不同，智能体的目标不是在输入中寻找内在结构，而是最大化长期奖励并减少惩罚。

例如，训练狗捡球时，狗就是智能体，它的肌肉运动是动作，地面、人和球构