强化学习的入门

1.强化学习基本概念

行为主义是人工智能三大流派之一，而强化学习就是行为主义最突出的方法。行为主义把“刺激-反应”作为基本公式，如人或者动物受了某种刺激，就会有某种反应；反过来，人或动物有某种反应就可能是受到了某种刺激。行为主义心理学有个著名的实验“桑代克的猫”，讲的是一只饿猫被关在桑代克专门设计的实验箱子里面，饿猫同时能看见箱子外放着的一条鱼。箱子里面有一个开箱门的旋钮，碰到这个旋钮，箱门便会打开，饿猫就可以走出箱子吃到鱼。开始饿猫无法走出箱子，只是在里面乱碰乱撞，偶然一次碰到旋钮打开了箱子，便逃出吃到了鱼。经多次这个实验，猫就学会了碰到旋钮去开箱门的行为。

强化学习就是沿着这中思想发展起来的，机器人（智能体）做了某个动作，就会得到奖励；而做了另外某个动作，就会得到惩罚。机器人（智能体）就这样不断的进行尝试学会了知识。所谓强化就是通过强化物（奖励或惩罚）增强某种行为的过程。

下面就是强化学习的正式描述，如下图，强化学习把学习看作试探过程，智能体（Agent）选择一个动作a，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖励或惩罚)反馈给智能体，智能体再根据环境新的当前状态s选择下一个动作，选择的原则是使受到奖励的概率增大。
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比如我们让智能体玩贪吃蛇这个游戏，环境就是指游戏内蛇所处在的环境，当蛇吞下豆子身体长大（得到了奖励），此时环境（游戏界面）也会继续跟着变化；当蛇碰到障碍物就会收到惩罚。

强化学习一个非常著名的例子是谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo，它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。本书主要的主题ChatGPT也是采用了强化学习的方法，会在下面几节进行更为详细的描述，说明强化学习的思想如何转换为可以运行的程序，让机器人可以学习。

2.强化学习都有哪些

在20世纪50-60年代，科学家就开始研究强化学习了，到今天已经发展出来许许多多的强化学习方法，它们的种类也是多种多样。本书主要描述这种分类方法，其将强化学习分为三类，分别为基于价值（Value-Based ）的强化学习、基于策略（Policy-Based）的强化学习、演员-评论家（Actor-Critic）强化学习。

基于策略的方法直接学习环境（state）与动作（action）之间的关系，而基于价值的方法通过价值函数间接学习环境（state）与动作（action）的关系，所谓价值函数是衡量智能体在某个环境（state）、某个动作（action）情况下会得到多少奖励。ChatGPT的强化学习方法是从基于策略的强化学习发展而来的。下面将对这三种方法分别进行介绍。

3.基于策略的强化学习

基于策略（Policy-Based ）强化学习方法，其中策略是指智能体在什么环境（state）下采取什么动作（action），其实就是下图，只是将奖励隐藏其后作为智能体训练的目标。
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所以基于策略的方法有如下一个简单公式，用表示策略，策略等于智能体根据学习到的知识信息以及当前环境（state，简写s）做出动作a的概率。学习策略主要就是学习参数中保存着智能体学习到的知识信息。

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就像桑代克的猫，在箱子那个环境s下学会了触碰旋钮的动作a，隐藏背后的奖励就是可以吃到鱼。猫具体学到的知识保存其大脑中。

而实际中我们往往用一个神经网络替代，保存学到的知识信息，就像桑代克的猫的脑中的神经元。关于神经网络的学习，通过前面几章的了解，相信大家已不陌生。只要我们知道了目标函数（用奖励表示），就很容易用梯度的方法进行求解。最终的形式就如下图，通过神经网络学习环境（state）与动作（action）的关系，学习之后就可以知道在什么环境（state）下采取什么动作（action）。
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4.基于价值的强化学习

基于价值（Value-Based ）的强化学习方法，提出的时间比基于策略的方法要早，1992年watkins就提出了Q-learning方法，它是最经典的一个基于价值的强化学习算法。基于价值的方法比基于策略的方法多了一个价值函数Q，该函数表示智能体在状态s和动作a下会得到什么奖励。

Q（s，a）=E[奖励｜s，a]

以Q-learning为例，其价值函数Q可以用一个表格表示，行表示动作，列表示状态，每个格子中的值就表示智能体在状态s和动作a下会得到什么奖励。我们增加下“桑代克的猫”的实验难度，猫除了乱碰、触碰旋钮这两个动作外，增加一个按红色按钮的动作。同时增加环境状态为两个，即白天和晚上。如下表所示：
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猫在白天只要触碰旋钮就能吃到鱼，奖励得分为5；猫在晚上触碰旋钮吃不到鱼，但逃出去了，奖励得分为1。猫晚上按红色按钮可以吃到猫粮，奖励得分为3；猫白天按红色按钮却吃不到猫粮，没有奖励，得分为0。猫乱碰，无论白天和晚上都是没有奖励，得分为0。

我们经过多次的实验，猫就学会了这个表格，即学习了这个价值函数。猫就可以根据这个表格（价值函数）在不同环境状态下选择不同的动作，以期最大化自己的收益。比如白天，猫就会倾向于触碰旋钮；在晚上，猫就会倾向于按红色按钮。

在实际的强化学习中，价值函数的表格往往会在智能体采取某种动作后有所变化，所以智能体不是学习一个静态的表格，而是学习一个复杂的动态变化的表格。

5.演员-评论家的强化学习

演员-评论家的强化学习是结合了基于价值的方法和基于策略的方法。要求智能体不仅要学习策略(演员)，同时也要学习价值函数(评论家)。复杂的演员-评论家强化学习方法会采用两个神经网络，其中一个学习策略，负责生成动作(Action)并和环境交互，另一个学习价值函数，负责评估演员的表现，并指导演员下一阶段的动作，两个神经网络之间不断互动，最终提高智能体的水平。

比如演员（Actor）是舞台上的舞者，评论家（Critic）是台下的评委。舞者在台上跳舞，舞姿不好看时，评委会给出低分，舞姿好看时，评委会给出高分。演员通过评委给出的分数，不断的去学习，最终就会学会多表演得高分的动作，而少表演得低分的动作。而评委在期间也在不断的学习，学会更准确的评分。