动手学深度学习（1.3.3 - 1.3.4）与环境互动 强化学习
1.3.3. 与环境互动
有人一直心存疑虑：机器学习的输入（数据）来自哪里？机器学习的输出又将去往何方？ 到目前为止，不管是监督学习还是无监督学习，我们都会预先获取大量数据，然后启动模型，不再与环境交互。 这里所有学习都是在算法与环境断开后进行的，被称为离线学习（offline learning）。 对于监督学习，从环境中收集数据的过程类似于 图1.3.6。
这种简单的离线学习有它的魅力。 好的一面是，我们可以孤立地进行模式识别，而不必分心于其他问题。 但缺点是，解决的问题相当有限。 这时我们可能会期望人工智能不仅能够做出预测，而且能够与真实环境互动。 与预测不同，“与真实环境互动”实际上会影响环境。 这里的人工智能是“智能代理”，而不仅是“预测模型”。 因此，我们必须考虑到它的行为可能会影响未来的观察结果。
考虑“与真实环境互动”将打开一整套新的建模问题。以下只是几个例子。
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环境还记得我们以前做过什么吗？
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环境是否有助于我们建模？例如，用户将文本读入语音识别器。
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环境是否想要打败模型？例如，一个对抗性的设置，如垃圾邮件过滤或玩游戏？
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环境是否重要？
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环境是否变化？例如，未来的数据是否总是与过去相似，还是随着时间的推移会发生变化？是自然变化还是响应我们的自动化工具而发生变化？
当训练和测试数据不同时，最后一个问题提出了分布偏移（distribution shift）的问题。 接下来的内容将简要描述强化学习问题，这是一类明确考虑与环境交互的问题。
1.3.4. 强化学习
如果你对使用机器学习开发与环境交互并采取行动感兴趣，那么最终可能会专注于强化学习（reinforcement learning）。 这可能包括应用到机器人、对话系统，甚至开发视频游戏的人工智能（AI）。 深度强化学习（deep reinforcement learning）将深度学习应用于强化学习的问题，是非常热门的研究领域。 突破性的深度Q网络（Q-network）在雅达利游戏中仅使用视觉输入就击败了人类， 以及 AlphaGo 程序在棋盘游戏围棋中击败了世界冠军，是两个突出强化学习的例子。
在强化学习问题中，智能体（agent）在一系列的时间步骤上与环境交互。 在每个特定时间点，智能体从环境接收一些观察（observation），并且必须选择一个动作（action），然后通过某种机制（有时称为执行器）将其传输回环境，最后智能体从环境中获得奖励（reward）。 此后新一轮循环开始，智能体接收后续观察，并选择后续操作，依此类推。 强化学习的过程在 图1.3.7 中进行了说明。 请注意，强化学习的目标是产生一个好的策略（policy）。 强化学习智能体选择的“动作”受策略控制，即一个从环境观察映射到行动的功能。
强化学习框架的通用性十分强大。 例如，我们可以将任何监督学习问题转化为强化学习问题。 假设我们有一个分类问题，可以创建一个强化学习智能体，每个分类对应一个“动作”。 然后，我们可以创建一个环境，该环境给予智能体的奖励。 这个奖励与原始监督学习问题的损失函数是一致的。
（!）当然，强化学习还可以解决许多监督学习无法解决的问题。 例如，在监督学习中，我们总是希望输入与正确的标签相关联。 但在强化学习中，我们并不假设环境告诉智能体每个观测的最优动作。 一般来说，智能体只是得到一些奖励。 此外，环境甚至可能不会告诉是哪些行为导致了奖励。
（!）以强化学习在国际象棋的应用为例。 唯一真正的奖励信号出现在游戏结束时：当智能体获胜时，智能体可以得到奖励1；当智能体失败时，智能体将得到奖励-1。 因此，强化学习者必须处理学分分配（credit assignment）问题：决定哪些行为是值得奖励的，哪些行为是需要惩罚的。 就像一个员工升职一样，这次升职很可能反映了前一年的大量的行动。 要想在未来获得更多的晋升，就需要弄清楚这一过程中哪些行为导致了晋升。
强化学习可能还必须处理部分可观测性问题。 也就是说，当前的观察结果可能无法阐述有关当前状态的所有信息。 比方说，一个清洁机器人发现自己被困在一个许多相同的壁橱的房子里。 推断机器人的精确位置（从而推断其状态），需要在进入壁橱之前考虑它之前的观察结果。
最后，在任何时间点上，强化学习智能体可能知道一个好的策略，但可能有许多更好的策略从未尝试过的。 强化学习智能体必须不断地做出选择：是应该利用当前最好的策略，还是探索新的策略空间（放弃一些短期回报来换取知识）。
一般的强化学习问题是一个非常普遍的问题。 智能体的动作会影响后续的观察，而奖励只与所选的动作相对应。 环境可以是完整观察到的，也可以是部分观察到的,解释所有这些复杂性可能会对研究人员要求太高。 此外，并不是每个实际问题都表现出所有这些复杂性。 因此，学者们研究了一些特殊情况下的强化学习问题。
当环境可被完全观察到时，强化学习问题被称为马尔可夫决策过程（markov decision process）。 当状态不依赖于之前的操作时，我们称该问题为上下文赌博机（contextual bandit problem）。 当没有状态，只有一组最初未知回报的可用动作时，这个问题就是经典的多臂赌博机（multi-armed bandit problem）。