一种更具有生命力的方法论——强化学习理论

2023-03-09 18:54 作者:新代 0人读过 | 我要投稿

回顾历史

基本概念

为了在接下来能更清楚的把我要叙述的事情理解到，我需要在这里把一切前置知识说明：我们人类在长期演变过程中、在和环境和社会生活交互的活动过程可以抽象为三个阶段——首先发现问题−→形成解决问题的方法步骤−→根据方法步骤解决问题。

为了更好的理解上面我所抽象出的三个阶段，我用人自身的一个具体活动来说明。遥想几万年前，你作为一个原始人，一个部落里的一个成年男性。你部落里已经三天粮食短缺了（在这里我们就形成了问题或者说我们发现了问题了）。为了解决这个问题，你需要找到猎物，然后追逐它，最后热耗耗死猎物或者用你的标枪射死猎物（这就是解决问题的方法步骤）。某个下午你漫步在野外，远远的看见一只野鹿，你悄咪咪的躲在它后面，用手上骨质标枪用力一射，射死了这只野鹿，带回了部落。这样这给粮食短缺问题就解决了。

为了更进一步说明，我对上述抽象更进一步抽象，同样也是三个过程：问题−→方法/步骤−→执行。人类或者生物所有的一切活动都是这三个过程交互演变、相互独立又相互影响。人类可以说是这三个阶段的集大成者。

5000千年的演变

至今五千年内，我称我们所有的伟大进步都是发生在最后一个阶段——执行，上。

为了得到上述结论，我们要开始回顾一些历史，一些在科技发展上的进步。

青铜时代：青铜时代是距今约4000年前的一个时期。在这一时期，人类开始使用青铜制造工具和武器。青铜是铜和锡的合金，具有更高的强度和耐用性。铁器时代：铁器时代开始于距今约3000年前。在这一时期，人类开始使用铁制造工具和武器。铁制品的生产速度和质量比青铜更高，因此它很快取代了青铜。在这一时期，人类还发明了货币和银行，这有助于促进贸易和经济发展。在这一时期，最著名的文明包括古代印度、古代中国和古希腊等。

我们观察可以显而易见的知道，不论是青铜器或者是铁器，都只是在执行阶段提高了人类执行方法步骤的速度。并没有改变一个事实——人类提出解决问题的方法步骤。那么最近几百年的进步有改变这一点事实么？我们继续回顾：

工业革命：工业革命是从18世纪末开始的一个时期，它标志着人类生产力和技术水平的飞跃。在这一时期，人类发明了许多机械装置，例如蒸汽机、纺织机、印刷机和蒸汽火车等，这些机械装置大大提高了生产效率和质量。在这一时期，人类还发明了电池和电报等电子技术，这标志着电子时代的开始。现代时期：现代时期是指20世纪以后的时期。在这一时期，人类发明了许多重要的技术和发明，例如电话、汽车、飞机、计算机、互联网和智能手机等。

这些技术革命的演变，不管是蒸汽机、印刷机、或者说计算机这些都是在提高我们执行部分的效率，从来带来生产力的巨大提高。我们的蒸汽机可以让人类重复的机械动作在瞬间被执行几百上千次，计算机更是极大的提高了我们执行的速度。

人类或者说生物的三大阶段在过去5000千年的时间里，我们都在执行阶段产生变化，或者换句话说，我们之前所有的理论都是建立在执行这一阶段上的。无论是数学、物理、化学、还是什么学课，这些学课所形成的科学方法论，都是基于执行部分，也就是说如何让人类的执行更具效率，更具破坏力。物理学研究的内燃机、蒸汽机或者说核物理，所产出的成果，汽车轮船原子弹这些，让我们走的更快，一个按钮就可以让原子弹爆炸破坏一片地区。

但是近些年来，我们可以发现一点的是基础学课的进展如此缓慢，不论是数学还是物理。我们在人自己提出问题的解决办法上好像开始进入的瓶颈，好像开始了收敛。或者换句话说，这就意味着我们需要在另一个解决寻求突破了，我们需要在另一阶段思考了。那么一种呼之欲出或者说显而易见的方式可以出来了：我们是否能让agent自己想出解决问题的方法？或者说我们能不能让机器具有智能，让它自己去做解决问题？

人类智慧的延申

何为人类智慧的延申？人类运用自己的智慧去窥探智慧产生的规律，并运用这些规律去诞生出了一些在基于人类智慧下、人类观测下才反应出的智慧体现。换句话说，这些智慧体现离不开人人类的观察，并且这些智慧并不会自己延伸出新的智慧出来。人类的智慧延申就是在三大阶段的第二阶段产生，或者换句话说，接下来的时间里，将会产生为这个阶段服务的思想、理论，并且将会再一次极大的解放人类的生产能力、生产关系。

那么人类智慧延申的体现有什么呢？最简单或者说我认为能追溯的最早的例子就是2012年的AlexNet,它是人类在三大发展阶段的第二阶段——问题的解决方法/步骤，上首次取得巨大成功的例子。它可以针对任务自行学习对应的解决办法/步骤，将人类从这一活动中解放出来。那么研究这种在人类智慧指导下的agent自行去解决问题的理论是什么呢？我的回答是强化学习理论或者说啥如何像生物一样在动态变化的世界中与世界交互下连续决策的理论。

强化学习

强化学习（RL）领域（Sutton和Barto，2018）关注通过交互实现目标导向学习的计算原理。虽然最初被视为机器学习领域，但它有着跨越多个领域的丰富历史。在心理学中，它可以用来模拟古典（巴甫洛夫）和操作（工具）条件反射。在神经科学中，它被用来模拟大脑的多巴胺系统（Schultz等人，1997）。在经济学中，它涉及有限理性等领域，而在工程中，它与最优控制领域有着广泛的重叠（Bellman，1957）。众多研究领域的研究，确保了RL继续是一个令人兴奋的、非常跨学科的领域。

强化学习理论框架

如图2所示，强化学习的基本组成结构有两个重要组成部分①agent ②environment，还有两个从属部分，对应为action和observation。在这基本结构下构建一个动态交互过程，并将其构建为一个马尔可夫过程。在这个动态过程下agent可以通过价值和策略梯度两种主要方式去学习自己的决策策略。