原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforcement Learning
作者：Vishal Maini
译者：飞龙
探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。
我刚刚吃了一些巧克力来完成最后这部分。
在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！
在强化学习（RL）中，没有这种答案，但是你的强化学习智能体仍然可以决定如何执行它的任务。在缺少现有训练数据的情况下，智能体从经验中学习。在它尝试任务的时候，它通过尝试和错误收集训练样本（这个动作非常好，或者非常差），目标是使长期奖励最大。
在这个“写给人类的机器学习”的最后一章中，我们会探索：
- 探索和利用的权衡
- 马尔科夫决策过程（MDP），用于 RL 任务的经典配置
- Q 学习，策略学习和深度强化学习
- 最后，价值学习的问题
最后，像往常一样，我们编译了一些最喜欢的资源，用于深入探索。
思考强化学习的最简单的语境是一个游戏，它拥有明确的目标和积分系统。
假设我们正在玩一个游戏，其中我们的老鼠正在寻找迷宫的尽头处的奶酪的终极奖励（🧀 + 1000 分），或者沿路的水的较少奖励（💧 + 10 分）。同时，机器老鼠打算避开带有电击的区域（⚡ - 100 分）。
奖励就是奶酪
在一些探索之后，老鼠可能找到三个水资源的小型天堂，并且花费它的时间来利用它的发现，通过不断积累水资源的小型奖励，永远不深入迷宫来追求更大的奖励。
但是你可以看到，老鼠会错误迷宫深处的一片更好的绿洲，它就是尽头处的奶酪的终极奖励。
这就产生了探索和利用的权衡。老鼠的一种用于探索的简单策略是，在大多数情况下（可以是 80%），做出最佳的已知动作，但是偶尔探索新的，随机选取的方向，即使它可能远离已知奖励。
这个策略叫做 epsilon 贪婪策略，其中 epsilon 就是“给定全部已知知识的条件下，智能体做出随机选取的动作，而不是更可能最大化奖励的动作”的时间百分比（这里是 20%）。我们通常以大量探索起步（也就是较高的 epsilon 值）。一会儿之后，随着老鼠更加了解迷宫，以及哪个操作产生更大的长期奖励，它会将 epsilon 逐渐降到 10%，或者甚至更低，因为它习惯于利用已知。
重要的是要记住，奖励并不总是立即的：在机器老鼠的示例中，迷宫里可能有狭长的通道，你需要走过它，在你到达奶酪之前可能有好几个决策点。
智能体观测环境，做出动作来与环境互动，并接受正向或者负向的奖励。图片来自 UCB CS 294：深度强化学习，由 John Schulman 和 Pieter Abbeel 讲授
老鼠迷宫之旅可以形式化为马尔科夫决策过程。这是一个过程，状态到状态的转移拥有特定的概率。我们会通过参考我们的机器老鼠的示例来解释。MDP 包含：
- 有限的状态集。我们的老鼠在迷宫中有可能的位置。
- 每个状态上的可用的动作集。这个就是走廊中的“前进，后退”，或者十字路口中的“前进，后退，左转，右转”。
- 状态之间的转换。例如，如果在十字路口左转，你就会到达一个新的位置。一系列概率可能链接到至少一个状态上（也就是，当你在口袋妖怪游戏中使用招式的时候，可能没打中，造成一些伤害，或者造成足够的伤害来击倒对手）。
- 和每个转换有关的奖励。在机器老鼠的例子中，多数奖励都是 0，但是如果你到达了一个位置，那里有水或者奶酪，就是正的，如果有电击就是负的。
- 0 和 1 之间的折现系数
γ。它量化了立即奖励和未来奖励的重要性的差异。例如，如果γ是 0.9，并且 3 步之后奖励为 5，那么奖励的当前值就是0.9 ** 3 * 5。 - 无记忆。一旦知道了当前状态，老鼠的历史迷宫踪迹可以擦除，因为马尔科夫的当前状态包含来自历史的所有拥有信息。换句话说，“了解现在的情况下，未来不取决于历史”。
既然我们知道了 MDP 是什么，我们可以形式化老鼠的目标。我们尝试使长期奖励之和最大。
让我们逐项观察这个和式。首先，我们所有时间中对步骤t求和。让我们在这里将γ设为 1 并忘掉它。r(x,a)是奖励函数。对于状态x和动作a（也就是在十字路口左转），它会带给你奖励，和状态s上的动作a相关。回到我们的方程，我们尝试使未来奖励的和最大，通过在每个状态做出最佳动作。
既然我们建立了我们的强化学习问题，并形式化了目标，让我们探索几种可能的解决方案。
Q 学习是一种技巧，它基于动作-分值函数求解了要做出哪个动作，这个函数确定了在特定状态下做出特定行为的分值。
我们拥有一个函数Q，它接受一个状态和一个动作作为输入，并返回这个动作（以及所有后续动作）在这个状态上的预期奖励。在我们探索环境之前，Q提供相同（任意）的固定值。但是之后，随着我们探索了更多环境，Q向我们提供动作a在状态s上的分值的，不断优化的近似。我们在这个过程中更新我们的函数Q。
这个方程来自维基百科的 Q 学习页面，很好解释了它。他展示了，我们如何更新 Q 的值，基于我们从环境中得到的奖励：
让我们忽略折现系数γ，再次将其设为 1。首先要记住，Q 应该为所有奖励之和，来自所选动作 Q 和所有后续的最优动作。
现在让我们从左到右浏览方程。让我们在状态st上做出动作，我们更新我们的Q(st,at)的值，通过向其添加一项。这一项包含：
- 学习率
alpha：这表示在更新我们的值时，我们有多激进。当alpha接近 0 时，我们更新得不是很激进。当alpha接近 1 时，我们简单将原值替换为新的值。 - 奖励
reward就是我们通过在状态st做出动作at得到的奖励。所以我们将这个奖励添加到原有的估计中。 - 我们也添加了估计的未来奖励，它就是
xt+1上的所有可用动作的，最大的可实现的奖励Q。 - 最后，我们减掉原有值
Q，来确保我们仅仅增加或减少估计值的差（当然要乘上alpha）。
既然对于每个状态-动作的偶对，我们拥有了值的估计，我们可以选取要做出哪个动作，根据我们的动作-选取策略（我们每次不一定选择导致最大预期奖励的动作，也就是使用 epsilon 贪婪探索策略，我们以一定百分比做出随机的动作）。
在机器老鼠的例子中，我们可以使用 Q 学习来找到迷宫中每个位置的分值，以及每个位置上动作“前进，后退，左转，右转”的分值。之后我们可以使用我们的动作-选取策略，来选择老鼠在每一步实际上做什么。
在 Q 学习方式种，我们习得了一个分值函数，它估计了每个状态-动作偶对的分值。
策略学习是个更直接的替代，其中我们习得一个策略函数π，它是每个状态到最佳对应动作的直接映射。将其看做一个行为策略：“当我观测到状态s时，最好执行动作a。”例如，一个自动驾驶的策略可能包括：“如果我看到黄灯，并且我离十字路口超过 100 英尺，我应该停下来。否则，继续向前移动。”
策略是状态到动作的映射
所以我们习得了一个函数，它会使预期奖励最大。我们知道，什么最擅长习得复杂的函数呢？深度神经网络！
Andrej Karpathy 的 Pong from Pixels 提供了一个杰出的示例，关于习得一个用于 Atari 游戏 Pong 的策略，它接受来自游戏的原始像素作为输入（状态），并输出向上或向下移动拍子的概率（动作）。
在策略梯度网络中，智能体习得最优策略，通过基于来自环境的奖励信号，使用梯度下降来调整它的权重。图片来自 http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/
如果你打算亲自试一试深度 RL，查看 Andrej 的文章。你会在 130 行代码内实现一个二层的策略网络，并且会学到如何切入 OpenAI 的训练场，它允许你实现并运行你的第一个强化学习算法，在大量游戏上测试它，并且查看它的表现与其它记录相比怎么样。
在 2015 年，DeepMind 使用了一个叫做深度 Q 网络（DQN）的方法，使用深度神经网络近似 Q 函数，以便在许多 Atari 游戏中击败人类：
我们展示了深度 Q 网络的智能体，仅接收像素和游戏得分作为输入，能够超越所有以前的算法的表现，并在一组 49 个游戏中，达到专业人类游戏测试人员的相当水平，使用相同的算法，网络架构和超参数。 这项工作弥合了高维感知输入和动作之间的鸿沟，产生了第一个人工智能体，它能够在多种挑战性任务中，学着变得优秀。（Silver 等，2015）
这里是一个截图，展示了在不同领域中，与线性学习器和人类相比，DQN 的位置。
这些按照职业人类游戏测试者来正则化：0% = 随便玩玩，100% = 人类的表现。来源：DeepMind 的 DQN 论文，通过深度强化学习的人类级别控制
为了帮助你构建一些直觉，关于这些进展在 RL 研究中产生，这里是一些改进的例子，关于非线性 Q 函数上的尝试，它可以改善性能和稳定性。
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经验重放，通过随机化之前的观测值的更长的序列，以及对应的奖励，来避免近期经验的过拟合。这个思路由生物大脑启发：例如老鼠走迷宫，在睡觉期间“重放”神经活动的模式，以便提升迷宫中的未来表现。
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循环神经网络（RNN）扩展的 DQN。当一个智能体只能看到它的直接环境时（也就是机器老鼠只能看到迷宫的特定区域，而一只鸟可以看到整个迷宫），智能体需要记住更大的地图，以便它记住东西都在哪里。这类似于人类婴儿如何发展出“物体恒存性”（object permanence），来了解东西是存在的，即使它们离开了婴儿的视野范围。RNN 是循环的，也就是，它们允许信息长时间存在。这里是深度循环 Q 网络（DQRN）玩 Doom 的视频，令人印象深刻。
https://medium.com/media/2286543cfd01ba0ac858ada4857dc635?postId=6eacf258b265
论文：https://arxiv.org/abs/1609.05521。来源：Arthur Juliani 的“使用 TensorFlow 的简单的强化学习”系列。
2016 年，仅仅在 DQN 论文的一年之后，DeepMind 发布了另一个算法，叫做 Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C），在训练一半的时间之后，超过了 Atari 游戏的最先进的表现（Mnih 等，2016）。A3C 是一种行动-评判算法，组合了我们之前探索的两种方式：它使用行动器（一个决定如何行动的策略网络），以及一个评判器（一个 Q 网络，决定什么是有价值的东西）。Arthur Juliani 写了一个不错的，特别关于 A3C 网络是什么样。A3C 现在是 OpenAI 的 Universe Starter Agent。
从那个时候之后，就有了无数吸引人的突破 -- 从 AI 发明自己的语言，到教会他们自己在多种地形中行走。这个系列仅仅涉及了 RL 前沿的表面，但是我希望它可以作为未来探索的起始点。
另外，我们打算分享这个 DeepMind 智能体学习走路的视频...并且带有声音。拿一些爆米花，打开声音，然后兼证人工智能的所有荣耀。
https://medium.com/media/e7187ecd760a815468c4e79c622dc625?postId=6eacf258b265
😱😱😱
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Andrej Karpathy 的 Pong from Pixels 会让你实现并运行第一个强化学习智能体。文章描述了，“我们会学着玩 ATARI 游戏（乒乓），使用 PG，从零开始，来自像素，使用深度神经网络，并且整个东西是 130 行的 Python 代码，仅仅使用 NumPy 作为依赖（Gist 链接）”。
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下面，我们高度推荐 Arthur Juliani 的 使用 TensorFlow 的简单强化学习教程。它浏览了 DQN，策略学习，行动-评判方法，以及使用 TensorFlow 实现的探索策略。尝试理解它，之后重复实现涉及到的方法。
- Richard Sutton 的书，Reinforcement Learning: An Introduction（强化学习导论），一本神奇的书，非常值得一读
- John Schulman 的 CS294：深度强化学习（UCB）
- David Silver 的强化学习课程（UCL）
如果你到达了这里，这就是我们希望的所有奖励。
我们希望你将这个系列看做机器学习的简介。我们在附录中编译了一些我们最喜欢的 ML 资源，如果你准备好来看看兔子洞有多深的话。
请不要犹豫，向我们提供思路，问题，反馈，或者你最喜欢的 GIF。
下次再见，
Vishal 和 Samer
总结
这里是一个基础的问题，它启发了这个系列，我们打算也将它给你。
作为人类，我们的目标函数是什么？我们如何定义，我们在现实生活中使其最大化的奖励？在基本的快乐和痛苦中，我们的奖励定义也倾向于包含混乱的事情，像是正确和错误，满足，爱情，精神，和目的。
有一些智力领域，在远古时期，它们就致力于“我们的目标函数是什么，或者应该是什么”的问题，它叫做“伦理学”。伦理学的核心问题是：我们应该做什么？我们应该怎么样或者？什么行为是正确或者错误的？答案非常简洁：它取决于你的价值观。
随着我们创造出越来越多的高级 AI，它会开始远离玩具问题的领域，像是 Atari 游戏，其中“奖励”仅仅由游戏中赢得了多少积分定义。并且它们越来越出现在现实世界。例如自动驾驶，需要使用更复杂的奖励定义做决策。最开始，奖励可能绑定在一些东西上，例如“安全到达目的地”。但是如果强制让它选择，保持原路线并撞击五个行人，还是转向并撞击一个行人，那么它应该不应该转向呢？如果一个行人是孩子，或者持枪的歹徒，或者下一个爱因斯坦呢？这样如何改变决策，以及为什么？如果转向也会毁掉一些值钱的艺术品呢？突然我们有了更加复杂的问题，当我们尝试定义目标函数，并且答案并不简单的时候。
这个系列中，我们探索了为什么难以对计算机显式规定猫是什么样子 -- 如果你问我们自己是怎么知道的，答案很简单，“直觉” -- 但是我们探索了机器视觉的方式，让计算机自己习得这个直觉。与之类似，在机器道德的领域，可能难以准确规定，如何求解一个行为对于另一个的正确性和错误性，但是，或许机器可以用某种方式习得这些值。这叫做“价值学习问题”，并且它可能是人类需要解决的，最重要的技术问题之一。
对于这个话题的更多东西，请见 Risks of Artificial Intelligence（人工智能风险）的概要性文章。以及随着你深入到让机器更聪明的世界中，我们鼓励你记住，AI 的进步是个双刃剑，它的两侧都特别锋利。