通俗講解強化學習！

1 簡介強化學習

強化學習是機器學習的一個分支。

1.1 什么是強化學習

強化學習是一種機器學習的學習方式（四種主要的機器學習方式解釋見上圖）。

上圖沒有提到深度學習，是因為從學習方式層面上來說，深度學習屬于上述四種方式的子集。而強化學習是獨立存在的，所以上圖單獨列出強化學習，而沒有列出深度學習。

強化學習和其他三種學習方式主要不同點在于：強化學習訓練時，需要環(huán)境給予反饋，以及對應具體的反饋值。它不是一個分類的任務，不是金融反欺詐場景中如何分辨欺詐客戶和正?？蛻?。強化學習主要是指導訓練對象每一步如何決策，采用什么樣的行動可以完成特定的目的或者使收益最大化。

比如AlphaGo下圍棋，AlphaGo就是強化學習的訓練對象,AlphaGo走的每一步不存在對錯之分，但是存在“好壞”之分。當前這個棋面下，下的“好”，這是一步好棋。下的“壞”，這是一步臭棋。強化學習的訓練基礎在于AlphaGo的每一步行動環(huán)境都能給予明確的反饋，是“好”是“壞”？“好”“壞”具體是多少，可以量化。強化學習在AlphaGo這個場景中最終訓練目的就是讓棋子占領棋面上更多的區(qū)域，贏得最后的勝利。

打一個不是很恰當?shù)谋扔?，有點像馬戲團訓猴一樣。

馴獸師敲鑼，訓練猴站立敬禮，猴是我們的訓練對象。如果猴完成了站立敬禮的動作，就會獲得一定的食物獎勵，如果沒有完成或者完成的不對，就沒有食物獎勵甚至是鞭子抽打。時間久了，每當馴獸師敲鑼，猴子自然而然地就知道要站立敬禮，因為這個動作是當前環(huán)境下獲得收益最大的動作，其他動作就不會有食物，甚至還要被鞭子抽打。（https://bbs.hupu.com/36347293.html 這里有一篇耍猴的報道，有強化學習的味道）

強化學習的靈感來源于心理學里的行為主義理論：

• 一切學習都是通過條件作用，在刺激和反應之間建立直接聯(lián)結(jié)的過程。
• 強化在刺激一反應之間的建立過程中起著重要的作用。在刺激一反應聯(lián)結(jié)中，個體學到的是習慣，而習慣是反復練習與強化的結(jié)果。
• 習慣一旦形成，只要原來的或類似的刺激情境出現(xiàn)，習得的習慣性反應就會自動出現(xiàn)。

那基于上述理論，強化學習就是訓練對象如何在環(huán)境給予的獎勵或懲罰的刺激下，逐步形成對刺激的預期，產(chǎn)生能獲得最大利益的習慣性行為。

1.2 強化學習的主要特點

• 試錯學習： 強化學習需要訓練對象不停地和環(huán)境進行交互，通過試錯的方式去總結(jié)出每一步的最佳行為決策，整個過程沒有任何的指導，只有冰冷的反饋。所有的學習基于環(huán)境反饋，訓練對象去調(diào)整自己的行為決策。
• 延遲反饋： 強化學習訓練過程中，訓練對象的“試錯”行為獲得環(huán)境的反饋，有時候可能需要等到整個訓練結(jié)束以后才會得到一個反饋，比如Game Over或者是Win。當然這種情況，我們在訓練時候一般都是進行拆解的，盡量將反饋分解到每一步。
• 時間是強化學習的一個重要因素：強化學習的一系列環(huán)境狀態(tài)的變化和環(huán)境反饋等都是和時間強掛鉤，整個強化學習的訓練過程是一個隨著時間變化，而狀態(tài)&反饋也在不停變化的，所以時間是強化學習的一個重要因素。
• 當前的行為影響后續(xù)接收到的數(shù)據(jù)：為什么單獨把該特點提出來，也是為了和監(jiān)督學習&半監(jiān)督學習進行區(qū)分。在監(jiān)督學習&半監(jiān)督學習中，每條訓練數(shù)據(jù)都是獨立的，相互之間沒有任何關聯(lián)。但是強化學習中并不是這樣，當前狀態(tài)以及采取的行動，將會影響下一步接收到的狀態(tài)。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間存在一定的關聯(lián)性。

2 詳解強化學習

下面我們對強化學習進行詳細的介紹：

2.1 基本組成部分

本文使用一個小游戲叫做Pacman（吃豆人）的游戲介紹強化學習（Reinforcement Learning）的基本組成部分。游戲目標很簡單，就是Agent要把屏幕里面所有的豆子全部吃完，同時又不能被幽靈碰到，被幽靈碰到則游戲結(jié)束，幽靈也是在不停移動的。Agent每走一步、每吃一個豆子或者被幽靈碰到，屏幕左上方這分數(shù)都會發(fā)生變化，圖例中當前分數(shù)是435分。這款小游戲，也是加州大學伯克利分校在上強化學習這門課程時使用的cousrwork。后續(xù)文章也會使用這個小游戲進行強化學習實戰(zhàn)講解。

• Agent（智能體）： 強化學習訓練的主體就是Agent，有時候翻譯為“代理”，這里統(tǒng)稱為“智能體”。Pacman中就是這個張開大嘴的黃色扇形移動體。
• Environment（環(huán)境）： 整個游戲的大背景就是環(huán)境；Pacman中Agent、Ghost、豆子以及里面各個隔離板塊組成了整個環(huán)境。
• State（狀態(tài)）： 當前 Environment和Agent所處的狀態(tài)，因為Ghost一直在移動，豆子數(shù)目也在不停變化，Agent的位置也在不停變化，所以整個State處于變化中；這里特別強調(diào)一點，State包含了Agent和Environment的狀態(tài)。
• Action（行動）： 基于當前的State，Agent可以采取哪些action，比如向左or右，向上or下；Action是和State強掛鉤的，比如上圖中很多位置都是有隔板的，很明顯Agent在此State下是不能往左或者往右的，只能上下；
• Reward（獎勵）： Agent在當前State下，采取了某個特定的action后，會獲得環(huán)境的一定反饋就是Reward。這里面用Reward進行統(tǒng)稱，雖然Reward翻譯成中文是“獎勵”的意思，但其實強化學習中Reward只是代表環(huán)境給予的“反饋”，可能是獎勵也可能是懲罰。比如Pacman游戲中，Agent碰見了Ghost那環(huán)境給予的就是懲罰。

以上是強化學習的五個基本組成部分。

2.2 強化學習訓練過程

下面我們需要介紹一下強化學習的訓練過程。整個訓練過程都基于一個前提，我們認為整個過程都是符合馬爾可夫決策過程的。

• 馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process）

Markov是一個俄國的數(shù)學家，為了紀念他在馬爾可夫鏈所做的研究，所以以他命名了“Markov Decision Process”，以下用MDP代替。

MDP核心思想就是下一步的State只和當前的狀態(tài)State以及當前狀態(tài)將要采取的Action有關，只回溯一步。比如上圖State3只和State2以及Action2有關，和State1以及Action1無關。我們已知當前的State和將要采取的Action，就可以推出下一步的State是什么，而不需要繼續(xù)回溯上上步的State以及Action是什么，再結(jié)合當前的（State，Action）才能得出下一步State。實際應用中基本場景都是馬爾可夫決策過程，比如AlphaGo下圍棋，當前棋面是什么，當前棋子準備落在哪里，我們就可以清晰地知道下一步的棋面是什么了。

為什么我們要先定義好整個訓練過程符合MDP了，因為只有符合MDP，我們才方便根據(jù)當前的State，以及要采取的Action，推理出下一步的State。方便在訓練過程中清晰地推理出每一步的State變更，如果在訓練過程中我們連每一步的State變化都推理不出，那么也無從訓練。

接下來我們使用強化學習來指導Agent如何行動了。

2.3 強化學習算法歸類

我們選擇什么樣的算法來指導Agent行動？本身強化學習算法有很多種，關于強化學習算法如何分類，有很多種分類方式，這里我選擇三種比較常見的分類方式。

( 1 ) - Value Based -

強調(diào)一點這里面的Value值，在強化學習訓練開始時都是不知道的，我們一般都是設置為0。然后讓Agent不斷去嘗試各類Action，不斷與環(huán)境交互，不斷獲得Reward，然后根據(jù)我們計算Value的公式，不停地去更新Value，最終在訓練N多輪以后，Value值會趨于一個穩(wěn)定的數(shù)字，才能得出具體的State下，采取特定Action，對應的Value是多少

( 2 ) - Policy Based -

Policy Based策略就是對Value Based的一個補充，

( 3 ) -?Actor-Critic -

AC分類就是將Value-Based和Policy-Based結(jié)合在一起，里面的算法結(jié)合了2.3.1和2.3.2。

上述就是三大類常見的強化學習算法，而在Pacman這個游戲中，我們就可以使用Value-Based算法來訓練。因為每個State下最終對應的最優(yōu)Action是比較固定的，同時Reward函數(shù)也容易設定。

( 4 ) - 其他分類 -

上述三種分類是常見的分類方法，有時候我們還會通過其他角度進行分類，以下分類方法和上述的分類存在一定的重疊：

根據(jù)是否學習出環(huán)境Model分類：Model-based指的是，agent已經(jīng)學習出整個環(huán)境是如何運行的，當agent已知任何狀態(tài)下執(zhí)行任何動作獲得的回報和到達的下一個狀態(tài)都可以通過模型得出時，此時總的問題就變成了一個動態(tài)規(guī)劃的問題，直接利用貪心算法即可了。這種采取對環(huán)境進行建模的強化學習方法就是Model-based方法。

而Model-free指的是，有時候并不需要對環(huán)境進行建模也能找到最優(yōu)的策略。雖然我們無法知道確切的環(huán)境回報，但我們可以對它進行估計。Q-learning中的Q(s,a)就是對在狀態(tài)s下，執(zhí)行動作a后獲得的未來收益總和進行的估計，經(jīng)過很多輪訓練后，Q(s,a)的估計值會越來越準，這時候同樣利用貪心算法來決定agent在某個具體狀態(tài)下采取什么行動。

如何判斷該強化學習算法是Model-based or Model-free, 我們是否在agent在狀態(tài)s下執(zhí)行它的動作a之前，就已經(jīng)可以準確對下一步的狀態(tài)和回報做出預測，如果可以，那么就是Model-based，如果不能，即為Model-free。

2.4 EE（Explore & Exploit）

2.3里面介紹了各種強化學習算法：Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic。但實際我們在進行強化學習訓練過程中，會遇到一個“EE”問題。這里的Double E不是“Electronic Engineering”，而是“Explore & Exploit”，“探索&利用”。

比如在Value-Based中，如下圖StateA的狀態(tài)下，最開始Action1&2&3對應的Value都是0，因為訓練前我們根本不知道，初始值均為0。如果第一次隨機選擇了Action1，這時候StateA轉(zhuǎn)化為了StateB，得到了Value=2，系統(tǒng)記錄在StateA下選擇Action1對應的Value=2。如果下一次Agent又一次回到了StateA，此時如果我們選擇可以返回最大Value的action，那么一定還是選擇Action1。因為此時StateA下Action2&3對應的Value仍然為0。Agent根本沒有嘗試過Action2&3會帶來怎樣的Value。

所以在強化學習訓練的時候，一開始會讓Agent更偏向于探索Explore，并不是哪一個Action帶來的Value最大就執(zhí)行該Action，選擇Action時具有一定的隨機性，目的是為了覆蓋更多的Action，嘗試每一種可能性。等訓練很多輪以后各種State下的各種Action基本嘗試完以后，我們這時候會大幅降低探索的比例，盡量讓Agent更偏向于利用Exploit，哪一個Action返回的Value最大，就選擇哪一個Action。

Explore&Exploit是一個在機器學習領域經(jīng)常遇到的問題，并不僅僅只是強化學習中會遇到，在推薦系統(tǒng)中也會遇到，比如用戶對某個商品 or 內(nèi)容感興趣，系統(tǒng)是否應該一直為用戶推送，是不是也要適當搭配隨機一些其他商品 or 內(nèi)容。

2.5 強化學習實際開展中的難點

我們實際在應用強化學習去訓練時，經(jīng)常會遇到各類問題。雖然強化學習很強大，但是有時候很多問題很棘手無從下手。

03 強化學習的實際應用

雖然強化學習目前還有各種各樣的棘手問題，但目前工業(yè)界也開始嘗試應用強化學習到實際場景中了，除了AlphaGo還有哪些應用了：

3.1 自動駕駛

目前國內(nèi)百度在自動駕駛領域中就使用了一定的強化學習算法，但是因為強化學習需要和環(huán)境交互試錯，現(xiàn)實世界中這個成本太高，所以真實訓練時都需要加入安全員進行干預，及時糾正Agent采取的錯誤行為。

3.2 游戲

游戲可以說是目前強化學習應用最廣闊的，目前市場上的一些MOBA游戲基本都有了強化學習版的AI在里面，最出名的就是王者榮耀AI。游戲環(huán)境下可以隨便交互，隨便試錯，沒有任何真實成本。同時Reward也相對比較容易設置，存在明顯的獎勵機制。

3.3 推薦系統(tǒng)

目前一些互聯(lián)網(wǎng)大廠也在推薦系統(tǒng)中嘗試加入強化學習來進行推薦，比如百度&美團。使用強化學習去提高推薦結(jié)果的多樣性，和傳統(tǒng)的協(xié)同過濾&CTR預估模型等進行互補。