元强化学习：让AI学会如何学习

元强化学习：让AI学会如何学习

2018年，OpenAI的研究人员震惊了AI界：他们训练了一个机械臂，在没有任何先验知识的情况下，仅用几个小时就学会了灵活操纵物体。这背后的秘密武器是元强化学习（Meta-Reinforcement Learning, Meta-RL）——一种让智能体学会如何学习的方法。本文将深入探讨元强化学习的理论基础，用PyTorch实现一个能够快速适应新任务的智能体，并展示这一技术如何推动自适应机器人、个性化医疗等前沿领域的发展。

一、元学习：从任务特化到通用学习

传统强化学习算法在训练完成后，其策略固定不变，无法适应新任务。而元学习的目标是训练一个"学习算法"，使其在面对新任务时能快速调整策略。元强化学习通过以下方式实现这一目标：
• 多任务训练：在训练阶段暴露智能体于各种相关任务
• 参数初始化：学习一个良好的初始参数，使得少量梯度更新就能适应新任务
• 循环机制：使用RNN等结构隐式存储学习过程

考虑一个简单的2D导航任务集，每个任务的目标位置不同：