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文章目录
- 概述
- 为什么是强化学习？
- 什么是强化学习？
- 强化学习vs有监督学习（例如使用分类模型玩flappy bird）
- 强化学习的实施有条件要求
- 强化学习的核心优势
概述
今天，我们聊聊强化学习。在开始之前，我想先请大家思考一个问题：从AlphaGo击败世界冠军到ChatGPT引发全球AI热潮，这些突破性技术背后究竟隐藏着怎样的核心驱动力？答案或许就藏在2024年图灵奖的颁奖词中——该奖项授予了强化学习之父Richard Sutton和Andrew Barto，以表彰他们为强化学习奠定的理论基石。这一荣誉不仅标志着强化学习成为AI领域的核心范式，更预示着它在大模型时代将扮演更为关键的角色。
为什么是强化学习？
回顾历史，从AlphaGo到ChatGPT的技术密码，都离不开强化学习这项技术。 2017年，AlphaGo以3:0击败世界冠军柯洁，其背后的秘密并非预存了千万局棋谱，而是通过自我对弈不断优化策略——这种“在试错中学习”的模式，正是强化学习的核心思想。此后六年，从ChatGPT到DeepSeek-R1，每一次AI突破都离不开强化学习的赋能。2023年，OpenAI在奥特曼被解雇前曝光的Q-Star模型，正是借助强化学习实现了“推开幕布”的技术飞跃；而2025年DeepSeek-R1