什么是强化学习？ ——— 帮助新手了解

什么是强化学习？

强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称。如果非要找个类比，它就像是机器学习里的一个“大家族”，和监督学习、无监督学习是平起平坐的。

强化学习的思路真的超简单，用大白话讲，它就是一套“干得好，有奖励；干得不好，没奖励”的训练体系。这跟我们玩游戏、甚至是在生活中学习新技能的方式太像了。当你做一件事得到了好的结果，你就会想：“嗯，这个方法行得通！”于是你会不断强化这种行为，直到你变得越来越厉害。这和公司里的绩效奖励机制，或者家长用糖果奖励孩子做对事，本质上是一样的。

比如：在 Flappy bird 这个游戏中，我们需要简单的点击操作来控制小鸟，躲过各种水管，飞的越远越好，因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。（这是一个完美的强化学习场景）

这就是一个典型的强化学习场景：

• 代理（Agent）：就是那个等着被我们控制的小鸟。它是做出行动的主体。
• 环境（Environment）：就是整个游戏世界，包括那些不断出现的水管、地面、天空。它定义了游戏的规则和状态。
• 目标（Goal）：很简单，让小鸟飞得越远越好。
• 行动（Action）：就是你每次点击屏幕，让小鸟飞一下。
• 奖励（Reward）：就是你每成功躲过一个水管，获得的积分奖励。

• 我们看到，这个过程最大的特点就是：根本不需要大量预先标注好的数据！小鸟不需要有人告诉它“现在应该点，现在不应该点”，它只需要在游戏里不断尝试、犯错、然后根据奖励信号来调整自己的策略。它就是通过这种边玩边学的方式，来掌握通关技巧的。

强化学习的应用场景

• 目前强化学习还不够成熟，在实际应用中的场景也相对比较集中，游戏就是它大展身手的最佳舞台。因为游戏环境清晰、规则明确，奖励机制也很直观，这为强化学习算法提供了一个理想的“训练场”。
  

2016年：AlphaGo Master 击败李世石。这不仅是AI领域的重大突破，也让全世界都认识了强化学习的威力。更夸张的是，后来出现的 AlphaGo Zero，仅仅通过和自己对弈，在短短40天内就击败了它的前辈 AlphaGo Master。这就像一个学生只靠做练习题，就能考过老师傅，简直是不可思议。

• 《被科学家誉为“世界壮举”的AlphaGo Zero, 对普通人意味着什么？》

2019年：AlphaStar 在《星际争霸2》中击败人类顶级职业玩家。这比围棋更难，因为星际争霸是即时战略游戏，信息不完整，需要即时反应和宏观策略。但 AlphaStar 还是做到了，它展现了强化学习在复杂、动态环境下的决策能力。

• 《星际争霸2人类1:10输给AI！DeepMind “AlphaStar”进化神速》

2019年：OpenAI 在《Dota2》比赛中战胜人类世界冠军。和星际争霸类似，Dota2也是一个拥有海量可能性的游戏。OpenAI 的机器人通过学习，掌握了各种英雄的配合、战术，甚至能够创造出人类都未曾想过的打法。

• 《2:0！Dota2世界冠军OG，被OpenAI按在地上摩擦》

这些案例都表明，强化学习在复杂决策和策略制定方面，有着巨大的潜力。尽管目前应用场景有限，但可以预见，它未来可能会渗透到更多领域，比如自动驾驶、机器人控制、甚至金融交易等。