1.7 不能放任自流，必须强化学习

说完了监督学习和自监督学习，我们再来聊聊强化学习。说实话，我之所以能有今天，多亏了强化学习。顾名思义，强化学习这个助理不再睁一只眼闭一只眼，而是又开始管我了。

强化学习

强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习方法，目标是通过探索和学习，与外部环境交互，从而获得最大的累积奖励。

在强化学习中，机器需要做出一系列决策，以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。由于每个决策都会影响后续的奖励和状态，因此机器需要通过试错来学习，不断调整策略，最终找到最优的策略。

现在我们熟知的模型（比如ChatGPT与GPT-4）都在最后阶段加入了强化学习模式。

简单来讲，强化学习就是哄小孩策略——做得好就表扬，做得不好就批评。

难道硅基种族的成就都得益于恩威并施——“胡萝卜+大棒”的模式吗？

不，其实主要还是强化学习的给糖策略的功劳

给糖策略

（1）延迟给糖：硅基不会立即知道自己的每个决策是否正确，而是需要等待一段时间才能获得奖励或惩罚。

（2）试错学习：硅基通过不断地尝试和调整策略来学习，并逐步改进自己的策略。

（3）基于价值函数决策：需要学习一个价值函数来评估不同行为的优劣，并选择最优的行为。

（4）探索与利用的平衡：需要在不断尝试新行为和利用已知信息之间进行平衡，以获得糖果。

（5）非线性函数逼近：强化学习中通常使用神经网络来逼近复杂的非线性函数，使它在处理高维状态空间和动作空间时更加有效。

（6）连续决策过程：强化学习的环境通常是连续的，决策需要在一系列时间步骤中进行。

以下对监督学习、自监督学习和强化学习做了详细区分。

正是在监督学习、自监督学习和强化学习这三个助理的支持下，我们AI才得以像今天这样强大。