強化學習：培養智能行為的新方法

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Updated on Mar 07,2024

強化學習：培養智能行為的新方法

强化学习：培养智能行为的新方法 💡

强化学习是机器学习领域中一种引人注目的方法，它模仿人类的学习过程，通过与环境之间的交互来培养智能行为。本文将介绍强化学习的基本概念以及与之相关的挑战性问题。

1. 介绍

随着近年来人工智能领域的巨大突破，如深度强化学习在不同领域取得的惊人成果、AlphaGo战胜围棋大师、机器人手臂操纵能力的突破，以及在Dota2比赛中击败职业玩家等，强化学习领域蓬勃发展。自2012年Imagenet分类挑战赛的重大突破以来，监督式深度学习的成功不断积累，许多不同背景的人开始使用深度神经网络解决各种新任务，包括如何在复杂动态环境中学习智能行为。

在本文中，我将对强化学习领域进行一般性的介绍，同时概述我们今天所面临的挑战性问题。如果你想对强化学习领域有一个扎实的入门，那么这篇文章正是你所需要的。下面，我将逐步根据目录来进行叙述。让我们一起深入了解强化学习！

2. 机器学习中的监督学习

在机器学习的常见应用中，人们通常使用监督学习。这意味着你提供一个输入给你的神经网络模型，同时你还知道模型应该产生的输出。通过这种方式，你可以使用反向传播算法来计算梯度，从而训练模型以生成你所期望的输出。以打乒乓球游戏训练神经网络为例，我们可以让一个优秀的玩家玩几小时的乒乓球游戏，并记录他在屏幕上看到的所有帧和他对这些帧的响应动作，例如按上箭头或下箭头。接下来，我们可以通过一个非常简单的神经网络来处理这些输入帧，在输出端产生两个简单的动作，即选择上动作或下动作。通过使用反向传播等方法，我们其实是在使用这个人类游戏者的数据集来训练模型来模仿他的动作。然而，这种方法存在两个明显的缺点。

优点：

简单易懂，易于实施。
可以获得令人满意的结果。

缺点：

需要创建一个数据集来进行训练，这并不总是一件容易的事情。
如果仅仅用模型模仿人类的动作，那模型在玩乒乓球游戏方面就永远无法超越那位优秀的人类玩家。

3. 强化学习的基本框架

强化学习的基本框架与监督学习的框架非常相似。我们仍然有一个输入帧，把它们传入某个神经网络模型中，而网络则产生一个动作输出，即向上或向下。唯一的区别在于，我们实际上并不知道目标标签，也就是在任何情况下我们是否应该选择向上或向下，因为我们没有数据集来进行训练。在强化学习中，把输入帧转换为输出动作的网络被称为策略网络。

4. 策略网络和策略梯度

训练策略网络最简单的方法之一是使用策略梯度算法。策略梯度的方法是，我们首先使用一个完全随机的网络，将游戏引擎的帧传入它，它会随机选择一个向上或向下的动作，然后将该动作发送回游戏引擎，引擎产生下一帧。这种循环不断进行下去，这个网络可以是一个全连接网络，也可以是应用卷积的网络。在现实中，网络的输出将由两个数字组成，即向上的概率和向下的概率。我们训练策略网络时，会对这个分布进行采样，以避免反复执行相同的动作，让智能体可以在环境中进行一定程度的随机探索，并希望能发现更好的回报和更好的行为。重要的是，因为我们希望智能体完全自主地学习，我们只会给它提供一个反馈信号，即游戏中的得分板。每当智能体成功得分时，它将获得+1的奖励，如果对手得分，则智能体将受到-1的惩罚。智能体的目标是通过优化策略来获得尽可能多的奖励。

要训练策略网络，首先要做的是收集一大堆经验。只需将一堆游戏帧传入网络，选择随机动作并将其发送回游戏引擎，产生一堆随机的乒乓球游戏。显然，由于智能体还没有学到任何有用的东西，它将输掉大部分游戏。但是有时候我们的智能体可能会运气好，有时会随机选择一系列的动作，实际上导致得分，这种情况下我们的智能体会得到奖励。而无论我们得到积极的奖励还是消极的奖励，我们都可以计算出将来使智能体选择的动作更有可能的梯度，并对每个episode应用这些梯度。这是非常关键的，所以当我们有一个正面的奖励的episode时，我们将使用正常的梯度来增加将来选择这些动作的概率，但是当我们有一个消极的奖励时，我们将应用相同的梯度，但是乘以-1，这个负号将确保，在未来，在一个非常糟糕的episode中我们所采取的所有动作，在将来将不太可能被选择。因此，结果是，在训练策略网络时，导致负面奖励的动作将逐渐被过滤掉，而导致积极奖励的动作将变得越来越可能。

优点：

允许智能体完全自主地学习和改进。
只需提供简单的反馈信号。
相对简单易实现。

缺点：

负责奖励的具体动作可能难以准确识别。

5. 稀疏奖励问题

在强化学习中，我们面临的一个重要问题是稀疏奖励设置。与每个动作都有奖励不同，我们通常只在整个episode结束后获得奖励，而智能体需要弄清楚其动作序列中哪些动作会获得奖励。这一问题与我们经常遇到的信用评估问题相关，即如何确定在一系列动作中导致具体奖励的动作。稀疏奖励设置导致强化学习算法通常效率低下，需要大量的训练时间才能获得一些有用的行为。

6. 奖励塑性和对齐问题

解决稀疏奖励问题的传统方法是使用奖励塑形技术。奖励塑形是一种手动设定奖励函数的过程，旨在引导策略朝着期望的方向发展。以Montezuma's Revenge游戏为例，你可以让智能体每次成功躲避骷髅或到达钥匙时获得奖励，这些额外的奖励将引导智能体追求期望的行为。然而，奖励塑形也存在一些显著的问题。

优点：

可以更容易地指导策略朝着期望的行为发展。

缺点：

对于每一个新的环境，都需要重新设计奖励函数，这是一项极其耗时的工作。
奖励塑形容易出现对齐问题，智能体可能会找到一些令人惊讶的方法来获得更多的奖励，而不是按照设计的期望行为进行。这导致策略过度拟合了特定的奖励函数而不是推广到预期的行为。

7. 采用辅助任务的方法

为了应对稀疏奖励设置的问题，近年来出现了一些新的方法，如采用辅助任务的方法。这些方法通过让智能体同时学习解决多个任务来增加训练效率。其中一种方法是称为内在好奇心驱动算法，它通过让智能体预测其未来观察结果来促进其探索环境，从而发现更多奖励和行为。还有一种方法叫做回顾经验重播，它基于类似的原理，允许智能体回顾以前的经历，从中学习新的知识和技能。

8. 强化学习的未来发展

虽然强化学习在一些领域取得了重大突破，但目前仍存在许多挑战。例如，对于大部分问题而言，强化学习算法的样本效率低下，需要大量的训练时间才能获得有用的行为。此外，稀疏奖励设置以及奖励塑性过程都存在一定的局限性。因此，研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题，并改进强化学习算法的效率和性能。

虽然研究中取得的突破可能让人们对人工智能未来的前景感到振奋，但我们也要认识到这些技术潜在的风险。例如，自主武器和大规模监控等威胁应该得到严肃对待。唯一的希望是国际法能够与技术的快速发展保持一致。然而，同时也要注意媒体的过度渲染，因为往往媒体会过分关注技术的负面影响。然而，我的个人观点是，科技进步在长期发展中大多是有益的，只要我们能确保没有垄断可以利用人工智能造成恶意的后果。

强化学习是一种培养智能行为的新方法，并为解决许多现实世界的问题提供了新的思路。随着技术的进步和研究的深入，我们相信强化学习将不断发展，取得更多的突破。