從具身智能再談強化學習，為什么需要強化學習，以及強化學習的應(yīng)用場景 原創(chuàng)
“ 學習的過程，是一個不斷產(chǎn)生偏差和調(diào)整的過程 ”
學習的過程是一個學習——驗證——再學習——再驗證的過程。
在此之前也有寫過關(guān)于強化學習的文章，但那時更多的是停留在概念描述和名稱解釋的階段，簡單來說就是知道有強化學習這個概念，但不知道它是用來解決什么問題，以及怎么來解決這些問題。之前的文章??大模型的訓練與調(diào)優(yōu)，SFT(監(jiān)督微調(diào))和RLHF(基于人類反饋的強化學習)到底是什么？??
學習一門新技能或技術(shù)的最好方式，就是從應(yīng)用場景中學習，發(fā)現(xiàn)問題然后學習。
關(guān)于強化學習
大模型技術(shù)中有多種學習方式，比如監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，強化學習等；但對剛開始學習大模型技術(shù)的人來說，雖然網(wǎng)絡(luò)上有各種各樣的解釋，但對我們來說終究只是一個概念，并不是自己親自體驗的東西。
因此，很多時候?qū)W習這些概念都處于懵懵懂懂的階段，感覺自己好像懂了，又好像什么都沒懂，特別是過了一段時間之后就忘記了，這就說明我們肯定沒懂。
所以，接著學習具身智能這個概念的機會，又加深了自己對強化學習的理解和應(yīng)用，雖然可能最終發(fā)現(xiàn)這個理解并不是準確的，但也算是自己學習過程的記錄。
首先，我們還是從概念開始，什么是強化學習？
強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習或增強學習，是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體（agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標的問題。
上面是百度百科關(guān)于強化學習的定義，Ok看了這個定義是不是還是覺得一臉懵。
所以，現(xiàn)在我們從應(yīng)用場景或者說從問題開始，來理解強化學習。
以我們?nèi)祟愖陨韥碚f，我們接觸一個新事物或者新環(huán)境是怎么做的？
比如說某一天你突然見到一個之前沒見過的事物，這時好奇心驅(qū)使你想了解一下它是什么。這時你有哪些辦法？
首先，第一就是如果你身邊有了解的人，那么最簡單的辦法就是問他，然后對這個事物有一個初步的了解，比如它會不會攻擊人，能不能摸，能不能吃，會不會有毒等等，這個就叫做經(jīng)驗。
而在幾千年之前的古人，他們那時候?qū)κ澜缌私馍跎?，很多東西都不知道，那他們是怎么做的？
首先，就是觀察看看這玩意有什么外貌特征，是動物還是植物，慢慢靠近它會不會被攻擊，然后會嘗試用手碰它，到最后可能會試試能不能吃。
從上面這段你能看出什么？
上面這段就是一個典型的人與環(huán)境交互的場景，也是一個不斷根據(jù)反饋調(diào)整交互方式的場景。比如說第一次見到一頭牛，你不認識它然后觀察它的時候，它也沒什么反應(yīng)；但如果你突然靠近它的時候，可能就會引起牛的敵意，甚至是攻擊。
這時如果牛攻擊你，那么你就會明白這玩意不能隨便靠近；而如果它不攻擊你，你就會逐漸嘗試接近它。那如果是獅子老虎呢？又或者是雞鴨鵝呢？
所以，根據(jù)不同的環(huán)境人類會做出不同的反應(yīng)。
現(xiàn)在再來看強化學習的定義，描述和解決智能體在與環(huán)境交互中通過學習策略達到最優(yōu)或?qū)崿F(xiàn)特定目標。
因此，強化學習的應(yīng)用場景是什么？或者說強化學習要解決的問題是什么？
智能體與環(huán)境交互，獲得反饋，然后獲得最優(yōu)解或達到某個目的。
那又一個問題出現(xiàn)了，怎么才知道是不是最優(yōu)解？
大家應(yīng)該都聽過一個麥穗理論，相傳蘇格拉底帶著他的學生到一塊麥田，讓他們找到一個最大的麥穗，并且不能回頭，只能摘一只。
麥穗理論最難的一點是什么，你不知道最大的麥穗是在前面還是在后面，也就是說你不知道那個麥穗才是最優(yōu)解。
而強化學習是怎么做的呢 ？
還是那兩個字——反饋。
強化學習的過程并不是蘇格拉底要求的那種不可以走回頭路，強化學習是可以走回頭路的；它可以一次一次的嘗試，然后找到其中最大的麥穗。
而在強化學習的應(yīng)用實踐中，強化學習會通過獲得正反饋的方式來進行優(yōu)化；比如，給你一個草莓，你吃了一口很甜，然后還想再吃一個，這個叫正反饋；而如果給你一碗中藥，喝一口很苦以后都不想喝了，這個叫負反饋。
而強化學習就是通過不斷加強某方面的正反饋，來讓大模型在某個方面變得更加強大。
比如說在自動駕駛領(lǐng)域，可以讓大模型采用強化學習的模式，通過不斷的對路面環(huán)境進行感知，增強其在道路行駛中對復(fù)雜環(huán)境的判斷能力。
再比如，在圍棋領(lǐng)域谷歌開發(fā)的阿爾法狗就是利用強化學習的方式來提升棋藝，通過模擬與世界頂尖棋手的對弈，讓阿爾法狗不斷學習人類棋手的下棋方式和技藝，最終達到戰(zhàn)勝人類棋手的目的。
而在強化學習中，這個過程被叫做獎勵機制；比如說你考試考一百分，媽媽就給你買玩具，也是這個道理。
前面理解了強化學習的概念以及應(yīng)用場景，那么到底怎么才能實現(xiàn)強化學習呢？就類似于，媽媽說你考一百分就給你買玩具，那么怎么才能考一百分呢？
這就要了解一下強化學習的實現(xiàn)方式了，強化學習的模型非常的簡單，大腦就是智能體(大模型)，地球就是外部環(huán)境，大腦通過與地球的交互獲得不同的反饋。
強化學習的原則
強化學習基本按照兩個原則進行分類：
- 基于策略和價值的分類
- 基于環(huán)境的分類
在這兩種原則之下，還細分為多種方法：
基于策略和價值分類
- 基于價值的方法： 沒有策略但有價值函數(shù)
- 基于策略的方法：有策略但沒有價值函數(shù)
- 參與評價的方法：既有策略也有價值函數(shù)
基于環(huán)境分類
- 無模型的方法： 有策略和價值函數(shù)，沒有模型
- 基于模型的方法： 有策略和價值函數(shù)，也有模型
總結(jié)
以上是個人對強化學習的一些理解和學習的過程記錄，可能是對的，也可能是錯的，或許隨著對大模型技術(shù)的深入，某一天會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在對強化學習的理解還是臺淺顯了。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
