强化学习(一)：简介
什么是强化学习
强化学习是想让一个智能体(agent)在不同的环境状态(state)下，学会选择那个使得奖赏(reward)最大的动作(action)。
上图即是一个强化学习的示意图。Agent可以看作是一个机器人，这个机器人在t时刻，通过观测(例如通过各种sensors来观测世界)环境得到agent自己所在的state（状态），接下来agent根据policy（策略）进行一些运算(思考，决策)之后，做出了一个action（动作）。这个action就会作用在Environment中，使得agent在environment中转移到一个新的状态state，并且在转移时获得一个即时的reward（奖赏）值(转移到不同的状态reward值不一定一样)，这样Agent又可以通过在新state来选择一个动作。这样就可以累积很多reward值（ R0,R1,...,Rt,...,RT R 0 , R 1 , . . . , R t , . . . , R T ）。agent的目标是希望在达到终点的时候获得的累积reward最大。
按照上面所讲，其实强化学习就是一个agent与environment的交互过程，交互的过程是有一定的目的，就是为了获得尽可能多的reward。一个强化学习系统有以下四个主要的组成元素：policy（策略）；reward（奖赏）；value function（值函数）；environment model（环境模型）。
policy
policy指的是agent选择动作的策略，agent就是根据这个策略来选择动作的。这里的策略不是指在某个具体的state（状态）下如何选择动作，而是从全局的角度。我们可以把policy看成一个关于状态s的函数f。这个函数的输入是状态s（需要把状态描述成可以输入的形式），输出则是一个动作。
在强化学习中，我们的目标就是要学习出了policy，用这个policy来选择动作可以使得我们最终获得的reward最大。
Reward
reward定义了强化学习问题的目的。它告诉agent你这个动作是好还是坏。
agent在t时刻执行一个动作之后可以获得一个 Rt R t ，它表明在这一步agent做得怎么样。从 0,1,...,t−1,t 0 , 1 , . . . , t − 1 , t 执行的一系列动作可以得到 R0,R1,...,Rt−1,Rt R 0 , R 1 , . . . , R t − 1 , R t 。agent的目的就是要使得这些R累积起来最大。这就是奖励最大化。
强化学习是基于奖励假设的（reward hypothesis）。
所谓的奖励假设就是：所有的目标都可以被描述为最大化期望累积奖励。也就是说，一个agent的目标是到达终点，就是从起点到终点的过程中要将奖励累积到最大。
agent的目标：选择一系列的动作去最大化总的未来奖励。（动作序列可能会很长才能到达目标）
也许你会问，并不是什么情况下只要做了一个动作就能知道有多少reward了，比如一个对话系统，机器人回复一句话之后并不能知道这句话究竟有多少reward。所以这是一个值得研究的问题。
状态state
从上面的描述，我们可以知道这整个过程就是一系列的observation，reward，action。这样就形成一系列的历史：
state is the information used to determine what happens next. 这就是状态，一般来说，状态是历史 Ht H t 的函数：
environment state Set S t e : 是环境的隐藏表示，事实上，它客观存在，但是agent观测到的不一定是全面的。所以是为了区分agent观测到的状态。而且agent执行一个动作之后，环境的状态就会有所变化，然后根据环境的状态产生reward反馈给agent。
而agent观测到的状态只是有利它所要的目标而已。比如：agent只需要一个摄像头看清前面的路就可以走了，它不需要知道声音。也就是agent观测一部分状态就可以做它想要完成的目标。
agent state Sat S t a ： 如果agent能够完全观测到环境的状态，也就是 Sat==Set S t a == S t e ，这说明是一个马尔科夫决策过程。
value function
reward表示了agent选择一个动作的好坏。而value function则是表示从长期来看的好坏。也就是说，一个状态s的value是指在状态s下的平均reward。从状态s出发，有很多个动作可以选择，然后到达下一个状态，又有很多动作可以选择，这就像一棵树一样，不断展开。不同的动作会得到不同的reward。value function就是想表示一个状态s的平均reward。
environment model
如果我们知道环境的一切，我们就说这个环境是已知的，即model based。也就是说，在这种情况下，agent知道选择一个动作后，它的状态转移概率是怎样的，获得奖赏是怎样的。这些都知道的话，我们就可以使用动态规划的方法（DP）来解决问题。
但是在现实生活中，我们是很难知道状态之间的转移概率的。这种情况称为model free。所以我们无法直接使用动态规划的方法来解决问题。
exploration and exploitation（探索与利用）
上面讲了，在强化学习中，我们的目标就是为了累积奖赏最大化。那么在每次选择动作时，agent会选择在过去经历中它认为奖赏最大的动作去执行。但是有一个问题是，虽然有些动作一开始的奖赏很小。但是也许在这个动作的后面会有奖赏很大的时候呢？如果agent只是选取当前它认为奖赏最大的动作，那么它有可能陷入了局部最优。所以，agent需要去探索。探索那些奖赏比较小的动作，也许它后面的奖赏会很大。
当然，探索也不能一直去探索，因为可能你只有有限的时间，不能把时间一直放在探索上面。所以看起来这是一对矛盾体。如何平衡它们是一个很重要的事情。
RL 与 ML的区别
最后，说一下强化学习与机器学习的区别。
RL是没有监督者的也就是没有人告诉agent做这个动作是最好的，而是会告诉agent做这个动作能够获得多少奖励。它是一个不断试错的过程，通过很多次的尝试之后，agent慢慢修改自己的策略让自己去执行能够获得最大奖励的动作。
反馈是延时的，而不是即时。做某个动作能够获得的奖励有时并不是马上就反馈给agent的，而是有很大的时间延迟。就好像你下一步棋并不知道好坏，而是要等到最后你赢了你才知道下这一步棋是好的。或者说你做一个决定不是马上就能知道结果，而是要过很久之后，才知道当初的决定是错的还是对的。
时序是很重要的。也就是动作是一步一步来的。agent的动作会影响后续的子序列。机器学习中的数据可以看成是独立同分布的，但是在RL中，是一个动态的系统，每一步的动作会影响到后续的动作或者reward。
参考资料：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084904
David Silver强化学习公开课