近年来，机器学习、数据科学和人工智能一直是科技领域的热门话题。无论是电影中描绘算法接管的威胁，还是自动驾驶汽车逐渐占领道路，机器学习已经渗透到每一个领域。当谈论自动驾驶汽车和机器模拟人类思维时，这一切都可以通过强化学习来实现。本文将探讨什么是强化学习（RL），它的应用、挑战以及未来的发展。
强化学习是机器学习的一个子领域，其中代理通过与环境的交互来学习。与其他机器/深度学习技术不同，这些模型仅基于输入的数据进行学习，而强化学习使得模型（通常称为“代理”）能够从经验中持续学习。如果代理执行了期望的动作，它将获得奖励；反之，如果执行了不希望的动作，它将受到惩罚。这将强化分为两类：
正强化：当模型执行了有利的动作时，模型中会增加正向行为，使得该动作更有可能被重复执行。
负强化：当模型执行了不适当的动作时，模型中会增加正向行为，使得该动作不太可能被重复执行。
简而言之，强化学习紧密模仿了人类的学习模式——观察、试错。
例如，考虑一个国际象棋游戏。代理开始以完全的试错方法玩游戏。每次它赢了，就会获得奖励；输了，就会相应地受到惩罚。渐渐地，代理学会了如何玩并赢得国际象棋游戏。这是强化学习最经典的例子之一。
因此，可以得出结论，强化学习是一种使人工智能系统能够通过感知环境自主学习的方法，而不需要大量标记数据。
现在已经熟悉了强化学习的概念，让看看它的一些应用：
自动驾驶汽车、自动交通灯控制系统、机器人外科医生、自然语言处理应用（如文本摘要、问答系统等）、定制推荐系统。
以自动驾驶汽车为例，强化学习的一个用例（来源：Creative Commons）。
尽管强化学习在机器学习领域被视为新的里程碑，并成为研究人员关注的焦点，但它也面临着特定的挑战，具体如下：
1. 大型数据集：由于强化学习模型复杂，它们需要庞大的数据集来做出更好的决策。
2. 环境依赖性：知道强化学习模型是基于代理与环境的交互来学习的——这在模型训练中造成了障碍；代理根据环境的当前状态学习，对于不断变化的环境，代理的训练变得困难。
3. 奖励结构的设计：对于任何现实世界的RL用例，都需要分析问题陈述并设计适当的结构，以确定何时应该奖励模型，何时应该惩罚模型。这仍然是研究人员不断面临的另一个问题。
鉴于其广泛的应用，可以相当有先见之明地说，强化学习正面临一个光明的未来。与其他机器学习方法不同，RL不需要标记数据集，并根据奖励系统做出现实生活的决策——最接近模仿人类行为。它为那些目标问题陈述清晰但实现方式不明确的情况提供了完美的解决方案。虽然，截至2022年，RL的实际应用有限，并未在日常生活中不断流通，但随着研究人员不断深入研究RL领域，肯定会突破所有挑战和当前研究面临的阻力，并彻底改变人工智能领域。
本文是对强化学习概念的介绍。让快速回顾一下关键要点：
- 强化学习涉及一个与外部环境互动并从每个动作中学习的代理。
- 对于每个有利的动作，代理都会获得正向奖励；相应地，对于每个不利的动作，代理都会受到惩罚。
- 基于强化学习的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到自动推荐系统。