新火種
2024-11-16 
第一次見有人把人工智能強化學習講的這么通俗易懂！
生活中，我們經常會聽到，今天某某機器打敗了當今世界上頂尖的某個領域的職業選手，某某機器又在某個領域擊敗了世界冠軍，甚至，某某機器打破了塵封數十年的世界紀錄。這一切呢還得從一個近年來興起的技術說起，它就是機器學習領域的一個技術“強化學習”。
談到強化學習，我們不妨用一句話來概括一下它：
什么是強化學習？強化學習是一種通過智能體與環境的交互學習來做出最優決策的機器學習方法。
強化學習并不是某一種特定的算法，而是一類算法的統稱。如果用來做對比的話，他跟監督學習，無監督學習是類似的，是一種統稱的學習方式。
強化學習就像是一個小孩子學習如何玩游戲一樣。小孩通過與游戲的互動，試錯和經驗積累，學會了如何做出最好的決策，使得自己的游戲技術慢慢變強，然后拿到了越來越多的獎金，同時也激勵著他更加努力鉆研游戲技術，最終使得游戲技術越來越厲害。而智能體也是通過觀察環境的狀態，選擇行動并接收來自環境的獎勵或懲罰，從而逐漸學會做出最佳決策來最大化長期累積的獎勵。
談到強化學習我們就不得不了解下面這些概念？
- 智能體（Agent）：智能體是強化學習系統中的決策者，它負責觀察環境、選擇行動并與環境進行交互。智能體可以是一個機器人、一個虛擬角色或一個算法模型，它通過學習和優化策略來做出最佳決策。
- 環境（Environment）： 環境是智能體所處的外部世界，它對智能體的行動做出響應并提供觀測和獎勵。環境可以是一個模擬的虛擬世界，也可以是真實世界中的物理環境。智能體與環境的交互過程構成了強化學習的學習環境，在上圖中，環境就是整個游戲過程中需要躲避各種水管。
- 狀態（State）： 狀態是描述環境的信息，它可以是完整的環境觀測，也可以是經過處理和抽象的表示。狀態包含了智能體在決策過程中需要考慮的關鍵信息，它對于智能體選擇行動具有重要影響。
- 行動（Action）： 行動是智能體根據觀測和策略所選擇的決策動作。行動可以是離散的，比如在游戲中選擇移動的方向，也可以是連續的，比如在機器人控制中選擇控制信號的數值。
- 觀測（Observation）： 觀測是智能體通過感知環境獲取的信息，它用于描述智能體對環境的認知。觀測可以是完整的環境狀態，也可以是對狀態進行部分觀測或抽象得到的信息。觀測的質量和準確性直接影響智能體做出決策的效果。
- 獎勵（Reward）： 獎勵是環境根據智能體的行動給予的反饋信號，用于評估行動的好壞。獎勵可以是即時的，表示當前行動的好壞程度，也可以是延遲的，表示長期累積的獎勵。智能體的目標是通過最大化累積獎勵來學習并做出最優的決策。
- 策略（Policy）： 策略是智能體在特定狀態下選擇行動的規則或策略函數。策略可以是確定性的，即給定狀態直接選擇一個行動，也可以是隨機性的，按照一定的概率分布選擇行動。智能體通過學習和優化策略來使得在不同狀態下選擇最優行動。
- 值函數（Value Function）： 值函數用于評估智能體在特定狀態下采取某個行動的好壞程度。值函數可以是狀態值函數（State Value Function），用于評估智能體在某個狀態下的累積獎勵；也可以是動作值函數（Action Value Function），用于評估智能體在某個狀態下采取某個行動后的累積獎勵。值函數的學習和優化是強化學習中的核心任務之一。
- 模型（Model）： 模型是對環境的一種內部表示，可以用于模擬環境的動態變化。模型可以預測環境的下一個狀態和獎勵，幫助智能體進行規劃和決策。在強化學習中，使用模型的方法被稱為模型預測控制。
那么強化學習如何進行迭代訓練的呢？
首先，我們需要定義一個環境，它可以是真實世界中的物理環境、模擬器或者虛擬環境。環境包含智能體所處的狀態空間、可執行的動作空間以及與智能體的交互規則。
然后，確定獎勵信號，在強化學習中，智能體通過獎勵信號來評估其行為的好壞。獎勵信號可以根據任務的目標定義，例如，在游戲中獲勝得到正獎勵，失敗得到負獎勵。獎勵信號的設計對于訓練效果具有重要影響。
再就是定義策略，策略是智能體在給定狀態下選擇動作的規則。策略可以是確定性的（直接映射狀態到動作），也可以是隨機的（根據概率分布選擇動作）。智能體的目標是通過學習找到最優的策略，以最大化累積獎勵。
然后，我們讓智能體開始與環境進行交互。在每個時間步，智能體觀察環境的當前狀態，并根據其策略選擇一個動作執行。執行動作后，環境根據交互規則轉移到下一個狀態，并給出相應的獎勵信號。這個過程會一直進行，直到達到終止條件。
最后更新策略，在每個時間步，智能體會根據觀察到的狀態、選擇的動作和獲得的獎勵來更新其策略。更新策略的方式通常是通過基于獎勵信號的價值估計來評估動作的好壞，例如使用值函數或者Q值函數。智能體使用這些估計值來調整策略，使得選擇更優的動作。
需要注意的是在每個時間步，智能體接收到環境的當前狀態作為輸入。狀態可以是離散的，也可以是連續的，取決于具體的問題。狀態可以包含各種信息，如位置、速度、傳感器讀數等，以描述環境的特征。
而輸出則是智能體根據當前的狀態和學習到的策略，選擇一個動作作為輸出。動作可以是離散的，例如向左移動、向右移動等；也可以是連續的，例如控制力的大小或角度的變化。輸出的動作將影響智能體與環境的交互，從而引起環境狀態的變化。
訓練過程中，智能體通過與環境的交互獲得輸入和輸出。智能體觀察環境的當前狀態作為輸入，然后根據學習到的策略選擇一個動作作為輸出，并執行該動作。
隨后，環境根據智能體的動作和交互規則轉移到下一個狀態，并給出相應的獎勵信號。這個過程不斷重復，直到達到終止條件。智能體根據觀察到的狀態、選擇的動作和獲得的獎勵信號來更新策略，以逐步改進決策能力。通過多次訓練迭代，智能體的策略逐漸優化，以實現最優決策的目標。
下面我們舉個例子，讓一個機器通過強化學習學會如何走出迷宮：
在這個例子中，我們將考慮一個經典的強化學習問題，即迷宮問題。我們有一個迷宮環境，其中包含一個智能體和一些特定位置的獎勵或懲罰。智能體的目標是找到迷宮中的最終目標位置，并獲得最大的累積獎勵。
第一步是模型構建，模型的構建涉及以下幾個要素：
- 狀態空間：定義迷宮的各個狀態，比如迷宮的各個位置。
- 動作空間：定義智能體可以采取的動作，比如上、下、左、右移動。
- 獎勵函數：指定智能體在每個狀態下采取動作后獲得的獎勵或懲罰。
- 狀態轉移函數：定義在給定狀態和動作下，智能體將如何從一個狀態轉移到另一個狀態。
第二步是模型訓練， 在訓練階段，我們將使用一種強化學習算法（例如Q-learning）來讓智能體逐漸學會在迷宮中做出最優的決策。訓練的過程通常包括以下步驟：
- 初始化Q-table：創建一個Q-table，用于存儲智能體在每個狀態和動作對上的估計值（Q值）。
- 選擇動作：根據當前狀態和Q-table，選擇一個動作，可以使用ε-greedy策略來平衡探索和利用。
- 執行動作并觀察獎勵：智能體執行所選的動作，觀察環境返回的獎勵和下一個狀態。
- 更新Q值：使用Q-learning更新公式，根據獎勵和下一個狀態的最大Q值，更新當前狀態和動作對的Q值。
- 重復步驟2-4，直到達到停止條件（例如達到最大迭代次數或智能體的學習穩定）。
通過反復訓練和優化，智能體將逐漸學會在迷宮中做出最優的決策，并獲得最大的累積獎勵。
說了那么多，最后我們來總結一下。強化學習的過程可以簡單概括為智能體與環境的交互學習過程。智能體通過觀察環境的狀態選擇行動，然后根據環境的反饋獲得獎勵，并更新自身的狀態。智能體的目標是通過學習經驗來優化策略，以在給定狀態下選擇最佳行動，從而最大化累積獎勵。這一過程中，智能體通過不斷嘗試和學習，逐漸提高決策的準確性和效果，這就是所謂的強化學習的整個過程啦。
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