深入理解强化学习——强化学习的定义-编程知识

在机器学习领域，有一类任务和人的选择很相似，即序列决策（Sequential Decision Making）任务。决策和预测任务不同，决策往往会带来“后果”，因此决策者需要为未来负责，在未来的时间点做出进一步的决策。实现序列决策的机器学习方法就是《深入理解强化学习》系列文章讨论的主题——强化学习（Reinforcement Learning）。预测仅仅产生一个针对输入数据的信号，并期望它和未来可观测到的信号一致，这不会使未来情况发生任何改变。

本文主要讨论强化学习的基本概念和思维方式。希望读者通过本文的介绍，能了解强化学习在解决什么任务，后续文章还会介绍强化学习的数学刻画是什么样的，学习的目标是什么，以及它和预测型的有监督学习方法有什么根本性的区别。而关于如何设计强化学习算法，我们会在《深入理解强化学习》系列文章的后续文章详细讨论。

强化学习的定义

广泛地讲，强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器通过与环境（Environment）交互来实现目标的一种计算方法。机器和环境的一轮交互是指：机器在环境的一个状态下做一个动作决策，把这个动作作用到环境当中，这个环境发生相应的改变并且将相应的奖励反馈和下一轮状态传回机器。这种交互是迭代进行的，机器的目标是最大化在多轮交互过程中获得的累积奖励的期望。强化学习用智能体（Agent）这个概念来表示做决策的机器。相比于有监督学习中的“模型”，强化学习中的“智能体”强调机器不但可以感知周围的环境信息，还可以通过做决策来直接改变这个环境，而不只是给出一些预测信号。

强化学习讨论的问题就是智能体怎么在复杂、不确定的环境中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。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（Action），这个动作也称为决策（Decision）。然后这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。

强化学习中智能体和环境之间的迭代式交互
这里，智能体有3种关键要素，即感知、决策和奖励：

感知：智能体在某种程度上感知环境的状态，从而知道自己所处的现状。例如，下围棋的智能体感知当前的棋盘情况；无人车感知周围道路的车辆、行人和红绿灯等情况；机器狗通过摄像头感知面前的图像，通过脚底的力学传感器来感知地面的摩擦功率和倾斜度等情况。
智能体：根据当前的状态计算出达到目标需要采取的动作的过程叫作决策。例如，针对当前的棋盘决定下一颗落子的位置；针对当前的路况，无人车计算出方向盘的角度和刹车、油门的力度；针对当前收集到的视觉和力觉信号，机器狗给出4条腿的齿轮的角速度。策略是智能体最终体现出的智能形式，是不同智能体之间的核心区别。
奖励：环境根据状态和智能体采取的动作，产生一个标量信号作为奖励反馈。这个标量信号衡量智能体这一轮动作的好坏。例如，围棋博弈是否胜利；无人车是否安全、平稳且快速地行驶；机器狗是否在前进而没有摔倒。最大化累积奖励期望是智能体提升策略的目标，也是衡量智能体策略好坏的关键指标。

从以上分析可以看出，面向决策任务的强化学习和面向预测任务的有监督学习在形式上是有不少区别的。首先，决策任务往往涉及多轮交互，即序列决策；而预测任务总是单轮的独立任务。如果决策也是单轮的，那么它可以转化为“判别最优动作”的预测任务。其次，因为决策任务是多轮的，智能体就需要在每轮做决策时考虑未来环境相应的改变，所以当前轮带来最大奖励反馈的动作，在长期来看并不一定是最优的。

强化学习的环境

我们从上文可以看到，强化学习的智能体是在和一个动态环境的交互中完成序列决策的。我们说一个环境是动态的，意思就是它会随着某些因素的变化而不断演变，这在数学和物理中往往用随机过程来刻画。其实，生活中几乎所有的系统都在进行演变，例如一座城市的交通、一片湖中的生态、一场足球比赛、一个星系等。对于一个随机过程，其最关键的要素就是状态以及状态转移的条件概率分布。这就好比一个微粒在水中的布朗运动可以由它的起始位置以及下一刻的位置相对当前位置的条件概率分布来刻画。

如果在环境这样一个自身演变的随机过程中加入一个外来的干扰因素，即智能体的动作，那么环境的下一刻状态的概率分布将由当前状态和智能体的动作来共同决定，用最简单的数学公式表示则是：
$\text{下一状态}\sim P(\cdot|\text{当前状态, 智能体的动作})$

根据上式可知，智能体决策的动作作用到环境中，使得环境发生相应的状态改变，而智能体接下来则需要在新的状态下进一步给出决策。

由此我们看到，与面向决策任务的智能体进行交互的环境是一个动态的随机过程，其未来状态的分布由当前状态和智能体决策的动作来共同决定，并且每一轮状态转移都伴随着两方面的随机性：

智能体决策的动作的随机性
环境基于当前状态和智能体动作来采样下一刻状态的随机性

通过对环境的动态随机过程的刻画，我们能清楚地感受到，在动态随机过程中学习和在一个固定的数据分布下学习是非常不同的。

参考文献：
[1] 张伟楠, 沈键, 俞勇. 动手学强化学习[M]. 人民邮电出版社, 2022.
[2] Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. 强化学习（第2版）[M]. 电子工业出版社, 2019
[3] Maxim Lapan. 深度强化学习实践（原书第2版）[M]. 北京华章图文信息有限公司, 2021
[4] 王琦, 杨毅远, 江季. Easy RL：强化学习教程 [M]. 人民邮电出版社, 2022