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[强化学习] 第三篇：价值—策略—优势的动态闭环

news 2025/10/30 11:05:09

[强化学习] 第三篇：价值—策略—优势的动态闭环

真正的智能，不在于记忆知识，而在于持续自我校准。

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一、从“预测世界”到“校正行为”

强化学习（Reinforcement Learning, RL）的本质，不是让模型预测一个静态的标签，而是让系统在时间的流动中不断更新对未来的理解。

在监督学习中，目标是收敛：
$y_{\text{pred}} \rightarrow y_{\text{true}}$
模型的价值在于“拟合真理”；
而在强化学习中，目标是自洽：
$V(s_t) = \mathbb{E}[r_t + \gamma V(s_{t+1})]$
模型的价值在于“理解未来”。
这意味着价值函数 (V(s_t)) 并没有固定真值（Ground Truth），
它只是对未来的一个动态预言。

每一次更新都是一次“修正”：
系统用新获得的奖励 (r_t) 与下一步的价值预测 (V(s_{t+1}))，
不断调整当前的信念。
这使得强化学习天然适合处理非静态、长期决策和自进化系统——
比如智能调度、智能审查、自动驾驶等复杂场景。

二、价值网络：系统的“时间感”

在任何有目标导向的智能系统中，都必须存在一个“内在时间指标”——
它告诉系统当前状态距离理想目标还有多远。
这正是 Critic（价值网络）的作用。

Critic 并不是要预测结果的“准确分数”，
而是要建立一个稳定的延续性价值基线（Continuation Value），
代表系统在当前策略下“如果不做额外干预，能延续获得的长期收益”。

换句话说：

Critic 不是在拟合未来，而是在校准“惯性预期”。

在工程实现上，这一过程通过时间差分（Temporal Difference, TD）更新实现：
$V(s_t) \leftarrow V(s_t) + \alpha [r_t + \gamma V(s_{t+1}) - V(s_t)]$
这是一种典型的时间迭代校正机制。
每个状态的价值不是绝对的，而是通过与后续状态保持一致来维持“时间自洽”。
这也是 RL 相比监督学习的根本差异：它不是在优化函数，而是在优化时间中的一致性。

三、优势函数：智能体的“自我反思”

Critic 提供了期望，Actor 执行了行为，但系统如何知道“这一步是聪明还是愚蠢”？
这正是优势函数（Advantage Function）存在的理由。

优势函数的定义：
$A(s_t, a_t) = Q(s_t, a_t) - V(s_t)$
表示该动作相对于当前策略平均表现的“超额收益”。

当 (A > 0)：动作优于平均水平，系统应强化它；
当 (A < 0)：动作劣于平均水平，系统应抑制它。

在实现中，Advantage 就是策略更新的加权信号：
$\nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}[A_t \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t|s_t)]$
这意味着：智能体不是盲目追求高回报，而是在不断修正自己相对于期望的偏差。
它学会了自省。

这也是强化学习最接近“智能”的瞬间——
当模型开始知道“我做得比自己预想的更好或更糟”时，
它便拥有了学习的方向感。

四、PPO：策略的“弹性约束”

PPO（Proximal Policy Optimization）是目前工程落地最成功的强化学习算法之一，
其核心思想是在改进与稳定之间保持弹性平衡。

PPO 通过比较新旧策略在相同动作上的概率比：
$r_t = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\text{old}}(a_t|s_t)}$
来判断策略是否偏离过远。
当更新过猛时，通过“剪切函数（clip）”限制更新幅度，防止策略崩溃：
$L(\theta) = \mathbb{E}_t[\min(r_t A_t, \text{clip}(r_t, 1-\epsilon, 1+\epsilon) A_t)]$
这种方式让模型的迭代既能前进，又不会“跳飞”。
它在数值上体现了一个产品级智能系统的关键能力：
可控的演化速度。

五、从算法到产品：智能的三层闭环

在工程化落地中，一个智能系统往往可以分为三层：

层级	对应模块	功能	产品意义
感知层	环境交互、奖励设计	感知“结果”	数据采集与反馈闭环
评估层	价值网络（Critic）	评估“当前状态值”	稳定系统的时间感
决策层	策略网络（Actor）	选择“最优行为”	形成系统的自主意图