强化学习第一讲：强化学习是什么，强化学习分类

强化学习与常见深度学习的区别：

"强化学习与深度学习最大的不同在于： 它是'在干中学'。它不需要预先准备好的标准答案（标签），而是通过机器人与环境的实时交互 产生经验。它将动作产生的奖励信号 作为指引，通过不断试错，最终学会在特定状态下采取哪种动作能获得最高累计分数。这让它能够解决那些'连人类都不知道标准答案'的复杂决策问题。"

强化学习分类：基于不理解环境与理解环境

讨论机器人"脑子里有没有预言师"

强化学习有两种，一种是不理解环境，在真实世界中不断探索。一种是理解环境，二者使用的学习方法是相同的，但是理解环境下，也就是机器人会拥有一个虚拟环境，机器人不仅可以在真实世界，也可以在虚拟世界中的训练跟尝试。

1. 不理解环境：Model-Free RL

核心逻辑： 机器人（Agent）不知道环境下一步会发生什么。它就像在漆黑的房间里走路，只有迈出一步并撞到了墙，它才知道"噢，这里不能走"。
学习方式： 完全通过试错（Trial and Error）。它不尝试去建模或预测环境的规律，只记录"在什么状态下，做什么动作能得到奖励"。
图中提到的算法： Q-Learning、Sarsa、Policy Gradients 在这种模式下直接从现实交互的经验中学习。

2. 理解环境：Model-Based RL

核心逻辑： 机器人会尝试在心里构建一个"虚拟世界"。它会学习环境的两个关键要素：
1. 状态转移概率 p(s' | s, a)：我如果在状态 s 做了动作 a，下一步 s' 会是什么？
2. 奖励函数 R(s, a)：这样做会得到多少分？
学习方式： 它可以在脑子里进行"推演"或"想象"。比如它还没动，就已经预见到"如果我往前走，我就能吃到果子"。
图中提到的算法： 你会发现右边也写了相同的算法。这是因为，即使有了环境模型，我们依然需要使用 Q-Learning 或 Policy Gradient 等手段在"虚拟模型"提供的模拟经验中去寻找最优策略。

3. 直观的类比

方式	核心逻辑	形象比喻
Model-Free (真机)	直接在真机上乱动，撞坏了再修。	闭着眼在悬崖边走，掉下去才知道疼。
Sim-to-Real (Gazebo)	在仿真环境里乱动，练好了再把参数拷贝到真机。	在虚拟现实（VR）里练习走悬崖，练好了再去走真的。
Model-Based RL	机器人学过物理定律（或自学了规律），在动之前先预演结果。	走悬崖前，脑补出走哪一步会掉下去，从而避开。

4. 为什么图里两边算法名字是一样的？

这是初学者最容易困惑的地方。你可以这样理解：

左边（Model-Free） ：算法直接跟真实世界玩。
右边（Model-Based） ：算法先观察世界，画出一张地图（Model） ，然后算法在地图上反复练习，练好了再去真实世界。

如何拥有预演能力/想象能力？

1. 什么是"模型"？（就是一个"预言家"）

在强化学习里，"模型" (Model) 并不是指机器人的 3D 模型，而是一个**"预言家"**。你给这个预言家两个信息：

现在的状态（比如：车在路中间，速度 60）。
准备做的动作（比如：猛打左方向盘）。

预言家会告诉你：下一秒会发生什么（比如：车会侧翻）。

Model-Free (无模型)：机器人没有这个预言家。它必须真的猛打一下方向盘，翻车了，它才知道"哦，这样不行"。
Model-Based (有模型)：机器人脑子里住着这个预言家。它想打方向盘之前，先问预言家："我这样干会怎样？"预言家说会翻车，机器人就不干了。

2. 机器人是怎么"自学"物理定律的？

机器人并不需要读物理书（牛顿力学公式）。它是通过**"看"和"记"**来学习的。

收集数据 ：机器人先在环境里乱动一通（或者看人类操作）。它记录下：在 A 状态，做了 B 动作，变成了 C 状态。
训练网络：它把成千上万条这种记录喂给一个神经网络。
变成直觉：慢慢地，神经网络就掌握了规律。即使它不知道什么是"惯性"，但它知道"如果速度快的时候猛拐弯，结果就会很糟糕"。

这个神经网络，就是它自学出来的"物理定律"。

3. "预演"到底是怎么操作的？（脑内模拟）

当机器人掌握了上面的"预言能力"后，它在做决定前会进行**"脑内小剧场"**：

第一步（设想）：它想，我要去抓那个杯子，我有 10 种伸手的路径。
第二步（推演）：它把这 10 种路径分别输入给"预言家"（模型）。
第三步（打分）：
- 路径 1：预言家说会撞到桌角（0 分）。
- 路径 2：预言家说太慢了（50 分）。
- 路径 3：预言家说姿势很完美（100 分）。
第四步（执行） ：它在现实中只执行那个 100 分 的动作。

这就是"预演"。它在脑子里把错都犯完了，在现实中表现得就像个老司机。

4. 为什么要这么麻烦？直接试错不行吗？

在游戏里（比如马里奥）可以死一万次，但在工业界：

太贵了：真机机器人几十万一台，撞一次可能就报废了。
太慢了：真机动一下要 1 秒，但在电脑脑子里"预演"一下只要 0.001 秒。

总结一下

Model-Free：是不带脑子交学费（直接去撞）。
Model-Based：是带了脑子（预言家），先在脑子里撞，撞对了再去现实里做。

预演能力/想象能力那么好，那还需要不理解环境的模型？

1. 模型偏差与"钻空子" (Model Bias & Exploitation)

这是最严重的问题。机器人非常"聪明"，它会利用预言家的漏洞。

现象：如果你的模型在某个地方有一点点不准（比如模型误以为机械臂只要极速旋转就能产生向上飞的力），机器人在"脑内预演"时就会发现这个"大招"。
后果：它会在现实中疯狂尝试这个动作，结果就是机械臂当场报废。这在学术上叫**"模型剥削"**------算法找到了模型里的 Bug，并把它当成了通往成功的捷径。

2. 误差累积 (Compounding Errors)

预演通常不是只看一秒，而是要看未来的一长串动作。

现象：假设预言家预测 0.1 秒后的位置有 1% 的误差。这看起来没啥，但它基于这个错误的位置去预测 0.2 秒、0.5 秒、1 秒后的情况......
后果：随着时间推移，误差会像滚雪球一样越来越大。到最后，机器人脑子里的"幻觉"已经和现实完全脱节了。**"差之毫厘，谬以千里"**是这个方法最真实的写照。

3. 计算开销巨大 (Computational Cost)

"预演"是非常耗脑子的。

现象：如果你想让机器人在 1 毫秒（0.001秒）内做出反应，它必须在这一瞬之间，在脑子里跑几千次、上万次的模拟演练。
后果：这需要非常强大的计算芯片（比如昂贵的显卡）。很多嵌入式机器人、无人机或者小型控制器，根本背不动这么大的计算量。有时候，等它在脑子里演练完，现实中已经撞墙了。

4. 某些环境"不可建模" (Hard-to-Model Environments)

有些物理规律，人类至今都很难写出完美的公式，神经网络也很难学。

现象：
- 流体/粉体：比如让机器人去铲一堆沙子，或者在水流里游泳。沙粒的碰撞和水的流动极其复杂。
- 软体结构：比如抓取一块柔软的豆腐或海绵。
- 人类行为：比如机器人在商场里走，它很难准确预测一个路人下一秒会往左还是往右闪避。
后果：当预言家对环境完全摸不着头脑时，预演就彻底失效了。

总结：两者的选择题

为了让你更好理解，我们对比一下：

Model-Free (不预演) ：虽然浪费数据、学得慢、容易撞坏东西，但它直接面对现实。只要它学成了，就是实打实的操作经验，没有"幻觉"问题。所以像 OpenAI 的 Dactyl 机械手（玩魔方那个）很多时候还是选这个。
Model-Based (预演)：学得极快，但非常依赖预言家的质量。如果预言家不行，整个系统就是个**"精密的垃圾桶"**。

目前工业界是怎么解决的？

为了克服这些缺陷，大家通常会用一种**"半信半疑"**的策略：

短程预测：只敢预演未来很短的一段（比如 0.5 秒），不看太远，防止误差累积。
实时修正 ：一边做动作，一边疯狂对比"预演"和"现实"的差距。一旦发现预言家说错了，立刻修改脑子里的物理规律（这就是在线系统辨识）。

所以，"预演"虽好，但它需要一个非常聪明且诚实的脑子，而这本身就是很难的事情。

强化学习分类：基于概率 (Policy-Based) 与基于价值 (Value-Based)

讨论机器人是怎么做决策的

1. 基于概率 (Policy-Based RL) ------ "投票派"

决策逻辑：它不是只选最好的，而是给每个动作一个机会。即使某个动作概率最高（比如 30%），它也会根据这个概率分布进行"抽签"。
意义："即使某个动作的概率最高，但还是不一定选它"。这意味着决策具有随机性，机器人有时会为了"探索"而去尝试那些概率较低的动作。
专业术语 ：这种方法被称为随机性策略 (Stochastic Policy) 。它最大的优势是能处理连续动作（比如控制机械臂旋转的角度，不只是 0 度或 90 度，而是 0.123 度）。
代表算法 ：Policy Gradients。

2. 基于价值 (Value-Based RL) ------ "算账派"

决策逻辑 ：它非常"铁定"且"贪婪"。它会对比所有分值，毫不犹豫地选择分数最高（图中是 3 分）的那个动作。
专业术语 ：这种方法通常被称为确定性策略 (Deterministic Policy) 。它在处理离散动作（比如下棋、按开关）时非常高效，但面对无限可能的连续动作时会显得很吃力。
代表算法 ：Q-Learning、Sarsa。

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| 基于概率 | "我们通过参数化策略直接优化目标函数，策略具有探索性，适合高维连续动作空间。" | "这是一个'直觉派'，它觉得每个方案都有可能成功，只是可能性大小不同，所以它会换着花样试。" |
| 基于价值 | "算法通过迭代逼近最优价值函数 (Optimal Value Function)，决策逻辑是基于 Argmax 的确定性选择。" | "这是一个'理性派'，它给每条路都标了价。哪条路最值钱，它就死磕哪条路，非常果断。" |

在实际应用中，现在的顶尖机器人往往不只选一种。

合体技：Actor-Critic (演员-评论家)。
逻辑：演员 (Actor) 负责基于概率跳舞（做动作），评论家 (Critic) 负责基于价值打分（告诉演员跳得好不好）。两者结合，既有了"直觉"的灵活性，又有了"算账"的准确性。

以更新方式对强化学习进行分类

更新时机（Update Timing），也就是机器人什么时候"总结经验"并"修改策略"。

1. 回合更新 (Monte-Carlo Update, MC)

这种方式的核心在于**"完整性"**。机器人必须玩完一整局游戏，看到最终结果，才回头去更新动作。

逻辑说明：如图所示，机器人从"游戏开始"一直走到"游戏结束"，只有在终点才会触发一次"更新"操作。
形象比喻：就像参加高考，你只有考完最后一科拿到总分，才知道自己哪道题做错了，但此时考试已经结束了。
特性：
- 无偏性（Unbiased）：因为它使用的是真实的累积奖励（Return），没有预测成分，所以估算结果是准确的。
- 高方差（High Variance）：由于每局游戏的随机性很大，导致学习过程波动剧烈，效率较低。
代表算法：基础版 Policy Gradients、Monte-Carlo Learning。

2. 单步更新 (Temporal-Difference Update, TD)

这种方式的核心在于**"预判"**。机器人走一步，就利用"现在的奖励 + 对未来的预测"来更新自己，不必等游戏结束。

逻辑说明：在游戏进行过程中，机器人每走一步都会向上触发一次"更新"。
形象比喻：就像平时做练习题，做对一道看一眼答案。你不需要等整张试卷做完，就能实时纠正自己的解题思路。
特性：
- 自举（Bootstrapping）：这是 TD 的灵魂，指"用猜想去更新猜想"。它利用贝尔曼方程预测下一步的价值。
- 低方差、高效率：因为它能实时修正，所以学习速度极快。
- 有偏性（Biased）：因为它基于预测，如果最初的预测完全错误，可能会带偏学习方向。
代表算法：Q-Learning、Sarsa、升级版 Policy Gradients。

3. 核心对比表（汇报话术）

维度	回合更新 (MC)	单步更新 (TD)
更新频率	低（一局一次）	高（每一步一次）
学习效率	慢（需要等待完整轨迹）	快（边玩边学）
适用场景	必须有明确终点的任务（如棋类）	也可以处理没有终点的任务（如机器人避障）
对老板说	"该方法保证了长期回报的真实性，但收敛速度受限。"	"该方法利用了时序差分残差，显著提升了采样效率和在线学习能力。"

4. 知识点拓展：如果"单步"太碎，"回合"太慢怎么办？

在工业界和顶刊中，大家往往不走极端，而是选择中间地带：

n步更新 (n-step TD)：不只看一步，也不看一整局，而是看未来 5 步或 10 步。这平衡了"预测的偏差"和"真实的准确性"。
资格迹 (Eligibility Traces / $\\lambda$ 更新)：这是一种更高级的技术（如 $Sarsa(\\lambda)$ ）。它会给刚走过的几步路打上"标签"，得分时，最近走过的几步分到的功劳最多，很久以前走的步数分到的功劳最少。

5. 为什么要区分这两个？

如果你在做机器人控制项目，老板问你为什么不用 Monte-Carlo？

资深回答： "因为我们的任务（比如机械臂平滑运动）往往没有明确的'游戏结束'标志，或者单回合时间太长。使用 单步更新（TD） 能让机器人具备 在线纠偏（Online Correction） 的能力，提高系统的实时鲁棒性。"

总结一下：

回合更新：看重结果，死记硬背。
单步更新：看重预判，灵活变通。

以是否在线分类强化学习

1. 在线学习 (On-Policy / 同策略) ------ "亲力亲为"

它的核心特征是：学习者（Agent）必须亲自在场，且必须按照当前正在学习的策略去行动。

逻辑说明：机器人边玩边学，它学到的经验只适用于"当前的自己"。如果策略更新了，旧的经验就作废了。
形象理解：像练习投篮，你必须亲自站在篮下，每投一球，肌肉就根据这一球的反馈调整下一次的力度。你不能看着别人投篮来增加自己的肌肉记忆。
特性：
- 策略一致性：行为策略（Behavior Policy）与目标策略（Target Policy）是同一个。
- 局限性：样本效率较低，因为数据无法重复利用（旧数据无法训练新策略）。
代表算法 ：Sarsa、Sarsa(λ)。

2. 离线学习 (Off-Policy / 异策略) ------ "博采众长"

它的核心特征是：机器人可以观察别人的经验，或者回顾自己过去的记忆来学习。

逻辑说明 ：机器人不必非得亲自在此时此刻尝试。它可以通过经验回放（Experience Replay），把白天的记忆存起来，晚上躺在床上反复推敲。
形象理解：像复盘围棋。你不仅可以看自己昨天的棋谱，还可以看职业棋手的巅峰对决。你不需要重新下一遍那盘棋，也能从中悟出道理。
特性：
- 策略解耦：行为策略与目标策略分离。我们可以用一个激进的策略去"探索数据"，而用一个稳健的策略去"提取知识"。
- 优势：样本利用率极高。我们可以利用**经验池（Replay Buffer）**反复利用历史数据，适合深度学习任务。
代表算法 ：Q-Learning、Deep Q Network (DQN)。

4. 知识点拓展：为什么工业界更爱 Off-Policy？

虽然 On-Policy（如 Sarsa）很稳，但在机器人领域，Off-Policy（如 DQN）几乎是标配，原因有二：

数据的昂贵性：在真实物理世界中，机器人动一次成本很高。如果数据用一次就扔（On-Policy），太浪费了。我们希望每一条数据都能被神经网络学习几十遍（Off-Policy）。
并行训练：我们可以开 10 台机器人同时在 10 个房间里收集数据，然后汇总到一个中心"大脑"里统一学习。这种"看别人经验学习"的能力是 Off-Policy 赋予的。

总结建议：

如果你追求训练过程平稳 、不希望机器人做出太出格的动作，选 On-Policy（如 Sarsa）。
如果你追求学习速度 、想要榨干每一条数据的价值，选 Off-Policy（如 Q-Learning/DQN）。