10、强化学习与情感计算

强化学习与情感计算

1. 引言

情感在人类决策中扮演着重要角色，它似乎提供了一种在信息不完整时决定何时采取行动的机制。关于情感的产生和作用，进化理论给出了一种关键的解释。该理论认为，情感是作为一种预认知方式来解释感官数据而发展起来的，例如“战斗”（愤怒）或“逃跑”（恐惧）等决策能够快速做出，从而增加生物体的生存机会。基本的“感觉”，如饥饿、口渴和疲劳，被认为是情感的基础，是维持体内平衡所必需的感官感知的总结。

同时，人们也在探索将强化学习框架扩展，以纳入模拟情感功能的结构，如赫尔驱力、感觉、情绪和心境等。这些情感功能用于激励智能体，并允许同时存在多个目标。接下来，我们将分别介绍强化学习和情感计算的关键概念。

2. 强化学习

2.1 强化学习概述

强化学习是机器学习的一个分支，其问题设定为智能体与环境进行交互以实现目标。智能体可以在环境中采取行动，这些行动会导致奖励和状态的改变。在某个时间“t”，智能体处于状态 $s_t$，并刚刚收到即时奖励 $r_t$。智能体决定采取行动 $a_t$，环境则会反馈信号，表明智能体现在处于状态 $s_{t + 1}$，并给予智能体新的即时奖励 $r_{t + 1}$。

智能体事先对环境一无所知，为了学习在给定状态下选择行动的最佳策略，智能体需要先探索环境。为了学习最优策略，智能体必须执行许多行动、访问许多状态并获得许多奖励。在大多数 episodic 强化学习问题中，智能体可能需要执行数百甚至数千次任务（如迷宫导航任务）才能学习到最优策略。这是因为智能体可能不会在每次行动后直接获得奖励，有时甚至需要完成整个任务才能获得任何奖励。智能体需要将奖励的价值反向传播到导致该奖励的行动序列中