1-1 表征强化学习研究及应用

背景

• 强化学习在工业界和学术界均取得显著进展，应用领域广泛，包括制造、物流、零售、游戏AI、芯片布局等。
• 强化学习相关挑战赛和算法发展路线图持续推动技术进步。

强化学习基本概念

• 强化学习的核心要素包括：状态（离散或连续）、动作（离散或连续）、奖赏信号、状态转移模型。
• 智能体通过与环境交互，基于试错式学习方式学习最优策略。
• 关键概念包括：状态值函数（V函数）和动作值函数（Q函数），用于优化控制策略，最大化期望累积奖赏回报。

强化学习的挑战

• 样本生成、估计值函数/环境模型、策略提升、采样速度等问题导致数据效率低，收敛慢。
• 现实世界采样挑战显著，例如AlphaStar游戏AI需要大量计算资源和时间。

数据效率低的原因及解决方案

• 从表征学习角度提升数据利用率，包括状态表征学习、策略/动作表征学习、任务空间表征学习、奖赏/Goal表征学习、时序对比表征学习、MDP过程一致性表征学习等方法。
• 自监督学习方式学习具备良好前向预测能力的隐空间，如SPR（Self-Predictive Representation）。
• 利用环境模型进行时序前向和逆向推演，引入更丰富的梯度信号，如Dreamer和CCWM（Cycle-Consistency World Model）。
• 逆向预测中引入“不可逆”状态自适应截断，提高模型鲁棒性。

技术应用算法研究总结

• 数据高效的强化学习算法：SPR、Dreamer、CCWM等。
• 多模态与交互行为模仿学习算法：TripleGAIL/CoDAIL、策略迁移、元强化学习等。
• 多智能体交互和多智能体信用分配学习：Q-value Decomposition、ARN/Multi-action等。
• 基于强化学习的调度优化：自动驾驶、音乐、短视频推荐等。
• 分层强化学习：PBT、芯片优化等。
• 基于模型的强化学习求解器优化。

研究结论

• 表征学习是提升强化学习数据效率的关键方法。
• 利用环境模型进行时序前向和逆向推演可以有效提高学习效率。
• 多模态和多智能体交互是强化学习的重要研究方向。
• 强化学习在多个领域具有广泛的应用前景。