1、强化学习概述       

        强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环 境（environment）里面去最大化它能获得的奖励。如下图所示，强化学习由两部分组成：智能体和环境。

        智能体在每个状态中选择一个动作，环境根据这个动作给出下一个状态和相应的奖励。智能体的目标是学习一个策略，这个策略能够指导它在不同状态下选择动作，以获得尽可能多的奖励。

        下面，我将举一个很简单的例子，加深大家对强化学习概念的理解：训练一个小狗学会坐下。

1. 环境：小狗所处的环境就是训练场所，可能是家里的客厅或者后院。

2. 智能体：在这个例子中，智能体就是小狗。

3. 状态：小狗的状态可以是“站立”或“坐下”。

4. 动作：智能体（小狗）可以执行的动作是“坐下”或“不坐下”。

5. 奖励：当小狗坐下时，主人会给予奖励，比如拍拍它、给它零食或者口头表扬。

6. 目标：智能体（小狗）的目标是学会在听到“坐下”命令时执行“坐下”动作，以获得奖励。

        在这个过程中，小狗通过不断尝试和错误来学习。每当它在听到命令后坐下，就会得到奖励，这强化了它的学习过程。如果它站立不动，就没有奖励，它就会慢慢学会在听到命令时坐下以获得奖励。这就是一个简单的强化学习的例子。

1.1、强化学习与监督学习

        如下图，在图片分类的监督学习中，首先有两个假设：一是输入数据独立同分布，数据之间没有关联；二是正确标签已知，模型可以根据标签进行修正。训练过程中，模型根据输入数据和标签调整预测，当预测错误时，通过损失函数和反向传播进行优化。

通常假设样本空间中全体样本服从一个未知分布，每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的， 即独立同分布（independent and identically distributed，i.i.d.）。当我们抛一枚公平的硬币多次时，每次抛掷都是独立的，不受之前结果的影响，并且每次抛掷得到正面或反面的概率都是相同的，这就是一个独立同分布（i.i.d.）的简单例子。

        相比之下，强化学习中的这两个假设并不成立。以雅达利游戏 Breakout 为例，如下图，发现智能体得到的观测（observation）不是独立同分布的，上一帧与下一帧间其实有非常强的连续性。 我们得到的数据是相关的时间序列数据，不满足独立同分布。另外，我们并没有立刻获得反馈，游戏没有 告诉我们哪个动作是正确动作。比如我们现在把木板往右移，这只会使得球往上或者往左去一点儿，我们 并不会得到立刻的反馈。因此，强化学习之所以这么困难，是因为智能体不能得到即时的反馈，然而我们依然希望智能体在这个环境里面学习。

        如下图所示，在强化学习中，训练数据是智能体与环境交互的过程。在打砖块游戏中，智能体从第 1 步开始采取动作（如移动木板接住球），接着在第 2 步再作出新的动作，整个过程形成一个序列。这个序列输入到网络后，网络根据当前状态输出动作（例如往右移或往左移）。

        与监督学习不同，强化学习没有立即的标签来判断当前动作是否正确，必须等到游戏结束时（可能10秒后）才能知道结果。当前动作是否对游戏胜利有帮助是不明确的，这带来了延迟奖励（delayed reward）的问题。这意味着强化学习中的反馈是延迟的，导致训练网络更加困难。智能体需要通过长时间的训练，逐渐学会哪些动作能够带来长期的成功，而不是立即的回报。

强化学习与监督学习的主要区别和特征总结如下：

1. 样本类型：

   • 监督学习：样本是独立的，数据满足独立同分布（IID），样本之间没有关联。
   • 强化学习：样本是序列数据，具有时间关联，上一状态和下一状态有密切关系，数据不是独立同分布的。

2. 反馈机制：

   • 监督学习：学习器知道每一步的正确标签，能够根据标签直接调整预测，训练过程有明确的反馈。
   • 强化学习：学习器不知道每一步的正确动作，需要通过试错（trial-and-error）不断探索发现最优动作。反馈信号（奖励）通常是延迟的，环境不会立即提供正确与否的反馈。

3. 探索与利用：

   • 强化学习中的核心问题是“探索与利用”的权衡：
     • 探索（exploration）：尝试新的动作，虽然可能带来更大回报，也可能失败。
     • 利用（exploitation）：执行已知可以获得较高奖励的动作，通过重复执行已验证的策略来获得稳定的回报。
   • 这一问题在监督学习中没有体现，因为监督学习明确知道每一步的正确标签。

4. 反馈延迟：

   • 强化学习：奖励信号是延迟的，智能体可能在执行一系列动作后很久才知道某个动作是否正确。这使得强化学习更具挑战性，因为无法立刻获得反馈。
   • 监督学习：即时反馈，当预测出错时，立即通过标签修正。

5. 时间与数据关联：

   • 强化学习：时间非常重要，智能体的动作影响后续观测数据，形成关联性数据。这种序列数据使得训练不稳定，因为当前动作的效果可能影响未来的状态和奖励。
   • 监督学习：时间不重要，所有数据都是独立的，可以无视它们的顺序进行训练。

6. 动作与环境的影响：

   • 强化学习：智能体的动作直接影响其所获得的观测数据。如果智能体的策略不稳定或行为不合理，数据质量可能变差，影响训练效果。
   • 监督学习：输入数据与模型的预测过程没有直接的互动，数据是固定的，模型不会改变数据的生成过程。

总结： 强化学习的关键特征在于试错探索、延迟反馈、时间关联的样本，以及智能体通过与环境的交互不断优化自身行为。这与监督学习依赖独立同分布数据、标签驱动的明确反馈机制截然不同，也使得强化学习在实践中更加复杂和具有挑战性。

1.2、强化学习的例子

        为强化学习的一个经典例子，即雅达利的 Pong 游戏。如下图，Pong 游戏是一个类似乒乓球的游戏，左边和右边的选手通过挡板把球来回击打。右边的选手把球打到左边，左边的选手要接住球并把球打回右边。强化学习的智能体就是这个游戏的一个玩家。

        如果强化学习通过学习一个 策略网络来进行分类，那么策略网络会输入当前帧的图片，输出所有决策的可能性，比如往上移动的概率，如下图所示

        对于监督学习，我们可以直接告诉智能体正确动作的标签是什么。但在 Pong 游戏中， 我们并不知道它的正确动作的标签是什么，如下图所示

         在强化学习里面，我们让智能体尝试玩 Pong 游戏，对动作进行采样，直到游戏结束，然后对每个动作进行惩罚。如下图所示，这是一个预演（rollout）的过程，预演是指我们从当前帧对动作进行采样，生成很多 局游戏。我们将当前的智能体与环境交互，会得到一系列观测。每一个观测可看成一个轨迹（trajectory）。 轨迹就是当前帧以及它采取的策略，即状态和动作的序列：

 

 

        最后结束时，我们会知道到底有没有把这个球拍到对方区域，对方有没有接住，我们是赢了还是输了。我 们可以通过观测序列以及最终奖励（eventual reward）来训练智能体，使它尽可能地采取可以获得最终奖励的动作。一场游戏称为一个回合（episode）或者试验（trial）。

1.3、强化学习的历史 

        标准强化学习 ——> 深度强化学习。如下图所示，它们的主要区别在于如何处理特征和动作选择：

1. 标准强化学习：

• 特征设计：在标准强化学习中，首先需要设计很多特征，这些特征用于描述当前的状态。举个例子，像在 TD-Gammon 玩 Backgammon（西洋双陆棋）的过程中，我们需要人为地提取出一些能够反映游戏局势的特征，这些特征能帮助智能体理解当前的状态。

• 动作选择：当得到这些特征后，可以训练一个分类器或价值估计函数，它会帮助智能体根据当前状态来选择动作。

• 例子：TD-Gammon 通过提前设计好的特征，使用强化学习的方法来训练智能体玩双陆棋。

2. 深度强化学习：

• 端到端训练：随着深度学习的发展，强化学习不再需要人为设计特征。通过神经网络，智能体可以直接从原始状态（比如屏幕上的图像或当前的数据信息）中学习到如何采取行动。

• 不需要特征工程：深度强化学习的优势在于不用人为地设计特征，省去了复杂的特征工程。我们不需要设计特征，直接输入状 态就可以输出动作。我们可以用一个神经网络来拟合价值函数或策略网络。 神经网络本身能够从数据中学习出有用的特征，并自动优化决策。

• 例子：深度强化学习的智能体（比如 AlphaGo 或雅达利游戏中的智能体）直接输入游戏画面，通过神经网络预测出下一步应该做的动作。这是一个端到端的过程，状态（比如当前屏幕的图片）直接输入，动作（比如移动挡板的方向）直接输出。

总结：

• 标准强化学习：需要人为设计特征，训练分类器或价值估计函数。
• 深度强化学习：直接从原始数据中学习特征，通过神经网络进行端到端训练。

1.4、强化学习的应用

        近年来，强化学习在诸如游戏、机器人等领域得到了广泛应用，甚至能够击败顶尖的人类棋手，原因有以下几点：

• 计算能力提升：随着更强大的计算资源（如GPU）的发展，强化学习可以通过大量的试错来提升智能体的表现。
• 信息积累与环境反馈：智能体在不断尝试中，从环境中获取大量信息，进而学会在复杂环境中获取更高的奖励。
• 端到端优化：通过端到端训练，特征提取、价值估计和决策得以同时优化，使得智能体可以更有效地作出更优的决策。

经典的强化学习应用实例：

• DeepMind的走路智能体：通过奖励机制，智能体学习如何在复杂环境中行走。为了保持平衡，它学会了举手动作，展现了适应性和灵活性。当环境难度增加时，智能体还能抵抗扰动，表现出更强的鲁棒性。
• 机械臂抓取：强化学习让机械臂学会统一的抓取策略，无需为每个物体单独建模。分布式系统可以让多个机械臂同时训练，从而提升效率，使机械臂能够应对各种不同形状的物体进行最优的抓取。
• OpenAI的机械臂翻魔方：OpenAI开发的带有手指的机械臂，能够通过强化学习在虚拟环境中学习后，成功应用到现实中。这种方式降低了真实环境中机械臂损坏的风险，并显著节约了成本。
• 穿衣智能体：训练智能体完成复杂的穿衣操作，模拟人类穿衣过程中的精细动作，甚至能够处理扰动。虽然有时会失败，但整体上展现了强化学习在精细任务中的潜力。

总结：

        强化学习通过结合强大的计算资源、丰富的环境反馈以及端到端优化，在多个复杂任务中展现出了极大的应用潜力，推动了游戏、机器人等领域的技术进步。