什么是强化学习？
强化学习是机器学习的一种方法，它让AI通过与环境互动来学习达成目标的最佳策略。
想象一个机器人在迷宫中寻找出口。开始时，它对迷宫一无所知，但通过不断尝试不同的路径，它会逐渐发现哪些行动能带来好结果（找到出口），哪些会导致死胡同。
这种学习方式非常类似于人类和动物如何通过尝试和错误来学习新技能，比如婴儿学习走路或者狗狗学习新把戏。
关键概念
- • 智能体 (Agent): 做决策的AI实体
- • 环境 (Environment): 智能体所处的世界
- • 状态 (State): 环境在某一时刻的情况
- • 动作 (Action): 智能体可以采取的行为
- • 奖励 (Reward): 动作带来的积极或消极反馈
强化学习如何工作？
1. 观察环境
智能体接收当前环境状态的信息
→
2. 做出决策
基于当前策略选择一个动作
→
3. 执行动作
智能体在环境中执行所选动作
→
4. 获得反馈
环境给予奖励并转换到新状态
探索与利用的平衡
强化学习的一个核心挑战是在"探索"和"利用"之间找到平衡：
探索 (Exploration)
尝试新的、未知的行动，可能发现更好的策略，但风险更高。就像尝试一条从未走过的路，可能是捷径，也可能是死路。
利用 (Exploitation)
选择已知最好的行动，确保可靠的奖励，但可能错过更优的策略。就像总是走熟悉的路线，安全但可能不是最短的。
互动演示：训练AI走迷宫
在这个演示中，你将训练一个AI智能体找到从起点到终点的最佳路径。开始时，AI对迷宫一无所知，但通过反复尝试，它将逐渐学会最佳路线。
训练参数
完全利用
20%
完全探索
慢速学习
30%
快速学习
训练统计
已训练回合
0
成功率
0%
平均步数
0
累计奖励
0
强化学习的现实应用
游戏AI
DeepMind的AlphaGo通过强化学习击败了世界围棋冠军。现在强化学习被广泛应用于各种电子游戏中，创造更智能的NPC。
自动驾驶
自动驾驶汽车使用强化学习来优化行驶路线、避障和适应复杂交通状况，提高道路安全性和效率。
能源管理
Google使用强化学习优化数据中心的冷却系统，减少了40%的能源消耗。同样的技术被应用于智能电网和建筑管理。
机器人技术
机器人利用强化学习掌握复杂动作，如抓取不规则物体或在复杂地形上行走，使它们能够适应各种环境。
医疗保健
强化学习用于个性化治疗计划，如药物剂量调整和慢性病管理，根据患者反应不断优化治疗方案。
金融交易
金融机构使用强化学习开发交易策略，通过分析市场状态和历史数据，自动决定买入、卖出或持有资产的时机。