独家 | 浅谈强化学习原理（附代码&链接）

作者：从前慢现在也慢 | 2024-04-15 10:39:40

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强化学习原理

作者： Michel Kana

翻译：王琦

校对：王雨桐

本文约4900字，建议阅读15分钟。

本文介绍了强化学习的基本原理，并通过代码实例来讲解如何找到最优策略。

Google在2017年年底发布了AlphaZero，这个零基础的AI系统能够在4小时内自学并掌握国际象棋、围棋和将棋。

极短的训练时间是 AlphaZero击败世界顶级国际象棋程序的致命武器。

Andriy Popov / Alamy Stock 照片

最近，OpenAI 展示了强化学习不是一个仅限于虚拟任务的工具。Dactyl的类人机械手已经学会了如何独立解魔方(见下面链接)。

附链接：https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/

Google AlphaZero和OpenAI Dactyl的本质都是强化学习算法，它不基于任何相关领域的知识，我们只需要给定游戏的规则。一些AI专家认为这是实现人类或超人类的通用人工智能的最可行方法。

我们之前的文章介绍了强化学习的基础概念（见下面链接）。

附链接：

https://towardsdatascience.com/dont-ever-ignore-reinforcement-learning-again-4d026ee81371

现在让我们继续深入AI智能体的工作原理，探索它是如何通过自学来采取恰当的行动流程，从而实现全局最优的目标。

让我们假设一个OpenAI冰湖的简单情景，在此环境下智能体能够控制一个人物在坐标格上运动。网格里的一些是可走的，其他格子则意味着人物将掉进冰洞里。当智能体发现一条可走的并且能达到目标地点（图中黄色星星）的路径时，它就会得到奖励。

在这种很简单的环境下，我们可以有很多策略。比如说，智能体可以一直向前移动，或者随机选择一个方向移动，还可以通过前车之鉴来学习如何绕过障碍，甚至可以原地转圈来娱乐。

从直观上来讲，策略可以被定义为一些能够控制智能体行为的规则集合。不同的策略会给我们不同的收益，因此找到一个好的策略很重要。

策略的正式定义是每个可能状态下采取的行为的概率分布：

最优策略能够最大化预期的值函数 V：

区分于短期收益，值函数 V(s) 是状态s下含折扣的预期长期收益，它表示智能体所处状态的好坏。对一个从该状态开始的智能体来说，这相当于预期的总收益。换言之，这就是在状态s下采取行动a这一步的总收益，被定义为 V(s)。

值函数取决于智能体选择行动所用的策略。学习最优策略需要使用所谓的Bellman方程。

让我们通过下面的例子来直观地了解一下Bellman方程。智能体能够执行行动1, 2, …, N，这会让它转移到未来的状态S1, S2, …, SN，从而分别得到相应的收益 r1, r2, …, rN。对于未来各个状态来说，预期的长期收益是V1, V2, …, VN。

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