1.2 強化學習的應用

從1.1節中我們了解了強化學習大概是用來做什么的，那么它能實現什么樣的效果呢？本節我們就來看看強化學習的一些實際應用。強化學習的應用場景非常廣泛，其中最為典型的場景之一就是游戲，以AlphaGo為代表的圍棋AI就是強化學習的代表作之一，也是其為人們廣泛熟知的得意之作。除了部分棋類游戲，以AlphaStar為代表的《星際爭霸》AI、以AlphaZero為代表的通用游戲AI，以及以近年的OpenAI Five為代表的Dota 2 AI，這些都是強化學習在游戲領域的典型應用。

除了游戲領域之外，強化學習在機器人抓取（robot manipulation）領域也有所應用。舉個例子，圖1-3演示了Nico機器人學習抓取任務。該任務的目標是將桌面上的物體抓取到指定的位置，機器人通過每次輸出相應關節的參數來活動手臂，然后通過攝像頭觀測當前的狀態，最后通過人為設置的獎勵（例如接近目標就給獎勵）來學習到正確的抓取策略。

圖1-3　Nico機器人學習抓取任務

不同于游戲領域，在機器人抓取領域中實現強化學習的成本往往較為高昂，一方面是觀測環境的狀態需要大量的傳感器，另一方面則是試錯學習帶來的實驗成本較高，在訓練過程中如果機器人決策稍有失誤就有可能導致設備損壞，因此在實際應用中往往需要結合其他的方法來輔助強化學習進行決策。其中最典型的方法之一就是建立仿真環境，通過仿真環境來模擬真實環境，這樣就可以大大降低實驗成本。

如圖1-4所示，該仿真環境模擬了真實的機器人抓取任務的環境。通過仿真環境免去大量視覺傳感器的搭建過程，從而可以大大降低實驗成本，同時由于仿真環境中機器人關節響應速度更快，進而算法的迭代速度更快，可以更快地得到較好的策略。

圖1-4　機器人抓取任務的仿真環境

當然，仿真環境也并不是萬能的，因為仿真環境和真實環境之間往往存在一定的差異，這就需要我們在設計仿真環境的時候盡可能全面地考慮到真實環境的各種因素，這是一個非常重要的研究方向。除了簡單的抓取任務之外，研究者們還在探索將強化學習應用于更加復雜的機器人任務，例如倉儲搬運、機器人足球以及自動駕駛等。

除了游戲和機器人抓取領域之外，強化學習在金融領域也有所應用，例如股票交易、期貨交易、外匯交易等。在股票交易中，我們的目標是通過買賣股票來最大化我們的資產。在這個過程中，我們需要不斷地觀測當前的股票價格，然后根據當前的價格來決定買入或賣出股票的數量，最后通過股票價格的變化來更新我們的資產。在這個過程中，我們的資產會隨著股票價格的變化而變化，這就是獎勵或懲罰，每次的買賣就是決策。當然，強化學習的應用還遠遠不止如此，例如自動駕駛、推薦系統、交通派單、廣告投放以及近年來大火的ChatGPT等，這些都是強化學習的典型應用。