16、生成网络与强化学习：人工智能的新领域探索

生成网络与强化学习：人工智能的新领域探索

生成网络概述

生成网络在人工智能领域一直占据着重要地位，但直到近期才在准确率上逼近人类水平。生成网络以卷积神经网络（CNNs）或循环神经网络（RNNs）等基础架构为构建模块，借助一些独特技术来学习生成输出。目前，生成网络在艺术领域应用广泛，并且有望成为众多复杂网络的基础，因为模型需要学习数据分布才能生成输出。其最具潜力的应用或许并非生成本身，而是通过生成过程学习数据分布，并将这些信息用于其他用途。

强化学习基础

我们并非生来就知晓一切，而是通过与世界的交互来了解自身行为的影响。当我们掌握了世界的运行规律，就能运用这些知识做出决策以实现特定目标。强化学习正是一种将这种学习方式进行计算建模的方法，它与其他深度学习算法截然不同，是一个广阔的研究领域。

强化学习的应用场景极为丰富，涵盖了数字环境中的游戏、现实环境中机器人的行动控制，甚至还可用于训练动物。如今，强化学习在自动驾驶汽车和股票价格预测等领域也得到了广泛应用。

以AlphaGo为例，它击败世界围棋冠军李世石堪称重大突破。围棋的复杂度极高，其可能的棋局组合数量甚至超过了宇宙中的原子数量。AlphaGo仅以棋盘当前状态的图像作为输入，通过反复自我对弈进行训练，并且在训练前还观看了大量世界冠军的比赛视频。

强化学习的核心概念

在强化学习中，学习者或决策者被称为“智能体”。智能体初始时对环境一无所知，需要通过观察环境来做出决策并采取行动。环境对智能体的行动会给出反馈，即“奖励”，奖励可以是正的也可以是负的。智能体最初会随机行动，直到获得正奖励，这表明这些决策可能对它有益。

智能体的目标是最大化其整个生命周