什么是强化学习（RL）

强化学习（Reinforcement Learning，RL）‍是一种机器学习方法，旨在通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习最优策略（Policy），使得在不同状态（State）下采取的动作（Action）能够最大化累积奖励（Reward）。

它的核心思想是试错学习（Trial-and-Error Learning）‍和延迟奖励（Delayed Reward）‍，强调在复杂环境中通过经验优化决策，而非依赖标注好的训练数据。

以下是强化学习的详细介绍：

1. 核心概念与流程

强化学习通常建模为马尔可夫决策过程（MDP，Markov Decision Process）‍，由状态空间、动作空间、奖励函数和转移概率构成。

关键组成部分：

• 智能体（Agent）‍：做出决策的实体，通过执行动作来改变环境状态。
• 环境（Environment）‍：智能体所处的外部世界，定义了系统的规则和动态。
• 状态（State）‍：环境在某一时刻的描述或配置。
• 动作（Action）‍：智能体在某一状态下可以采取的行为。
• 奖励（Reward）‍：环境对动作的反馈，用于指导智能体学习（正奖励或负奖励）。
• 策略（Policy）‍：决定智能体在给定状态下采取哪种动作的准则，通常表示为 。
• 价值函数（Value Function）‍：评估状态或状态-动作对的长期收益，用于衡量策略的优劣。

交互流程：

智能体观察当前状态 → 根据策略选择动作 → 环境接受动作并转移到新状态 → 环境返回奖励 → 智能体更新策略。目标是最大化累积奖励（Cumulative Reward）‍，而非单步收益。

2. 学习类型与算法范式

强化学习主要分为基于模型（Model-based）‍和无模型（Model-free）‍两大类。

• 基于模型（Model-based）‍：智能体尝试构建环境的内部模型（预测状态转移），以进行规划和决策。适用于探索效率高的场景。
• 无模型（Model-free）‍：智能体直接从交互中学习，不需要了解环境的内部结构，更适用于复杂或未知环境。

根据学习策略的不同，主要算法范式包括：

• 基于值（Value-based）‍：如 Q-Learning，通过学习动作价值函数（Q函数）来指导决策。
• 基于策略（Policy-based）‍：如 Policy Gradient，直接学习最优策略。
• 演员-评论家（Actor-Critic）‍：结合上述两者，演员负责执行动作，评论家负责评估动作好坏。

3. 关键挑战

• 探索与利用（Exploration vs. Exploitation）‍：智能体需要在尝试新动作（探索）和利用已知最优动作（利用）之间找到平衡。
• 稀疏奖励（Sparse Reward）‍：在很多真实场景中，奖励信号可能非常稀少或延迟，这增加了学习难度。
• 高维度和连续性：随着状态和动作空间的维度增加，学习难度呈指数增长，通常需要深度学习等技术的结合。

4. 发展与趋势

近年来，强化学习与深度学习结合（深度强化学习，Deep RL）取得了突破性进展，广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶等领域。
此外，近期的研究（如2025年的ICML教程）还在探索生成式AI与强化学习的融合，以及更高效的学习框架