为什么在强化学习中对未来奖励进行折扣？

强化学习简介

强化学习 (RL) 是机器学习的一个子领域，它专门描述了智能体为了完成某些特定目标而在环境中学习的方法。这基于行为心理学，其中学习是基于奖励和惩罚系统。

强化学习的关键特征

1. 基于交互的学习： 与许多人工智能模型一样，RL 智能体积极体验或直接与环境互动，并通过收到的奖励信息来学习与其采取的行动相关的知识。
2. 奖励驱动： 这是累积奖励模型行动的基础，因为行动是根据奖励来估计的。
3. 探索与利用： 智能体不断尝试执行新颖的行动，同时又寻求执行最有利的行动。
4. 马尔可夫决策过程 (MDP)： 如前所述，RL 通常将决策表示为 MDP，其形式为仅基于当前状态的决策。
5. 时间信用分配： RL 处理延迟奖励，学习哪些行动有助于未来的成功。
6. 策略和价值函数： RL 利用策略（行动规则）并传达价值——价值函数或奖励估计。
7. 无模型与基于模型： 有无模型和基于模型的方法，后者利用环境的模型来在后者中进行规划。
8. 折扣未来的奖励： 无谓的奖励会诱惑，反映了短期和长期的补偿回报。
9. 广泛的应用： 应用于游戏、机器人、金融、医疗保健以及其他需要随机决策的领域。

强化学习的核心组成部分

1. 智能体： 旨在最大化累积奖励的学习者或决策者。
2. 环境： 智能体与之互动的世界，根据行动提供反馈。
3. 状态： 对环境中当前情况的表示。
4. 行动： 智能体在给定状态下做出的决策或移动。
5. 奖励： 来自环境的关于行动近期效用的信息。

RL 过程是一个反馈循环：策略被激活，感知环境状态，产生一个行动，获得一个奖励，然后移动到下一个状态。它在这个周期中重复，直到智能体在做出正确决策方面得到改进。

马尔可夫决策过程 (MDP)

RL 问题通常被建模为马尔可夫决策过程，其特征是：

1. 状态 (S)： 环境中的所有可能情况。
2. 行动 (A)： 智能体可以采取的所有可能行动。
3. 转移概率 (P)： 执行一项工作后改变状态的可能性。
4. 奖励函数 (R)： 在此状态下执行特定行动所获得的收益。
5. 折扣因子 (γ)： 一个介于 0 和 1 之间的值，用于奖励当前的惩罚或贬低未来的奖励。

强化学习的类型

1. 无模型 RL： 智能体从试错中学习，没有环境模型。常见的方法包括Q 学习和策略梯度。
2. 基于模型的 RL： 智能体拥有环境的表示，一个模型来预测行动的结果，以便做出更好的决策。

为什么折扣未来的奖励？

减少未来激励是 RL 中的一个重要原则，智能体在此学习做出一定的行动序列以在未来获得最大的总奖励。

1. 对未来的不确定性： 但在现实情况中，由于生态变化、知识约束和意外等因素，会发生的事情可能高度不可预测。因此，奖励需要更长的时间才能获得，员工就越不可能受到它的激励。折扣未来的奖励增加了学习模型的内存负荷，并帮助智能体减少学习中的变异性，为智能体提供更稳定的学习过程。
2. 平衡短期和长期目标： 折扣使智能体能够有效地权衡即时奖励和延迟奖励。没有它，智能体可能会无休止地追求遥远的奖励，而忽略了有价值的短期奖励。有了折扣因子，智能体自然会找到平衡，了解到虽然短期奖励易于获得，但长期收益仍然有价值，但应该更谨慎地对待。
3. 收敛和计算效率：强化学习智能体通常需要随着时间的推移处理大量数据和行动，而折扣使这项任务更加高效。通过减少遥远奖励的影响，折扣有助于算法更快地收敛，因为它不必考虑一系列无限的未来奖励。这种简化加速了学习并降低了计算需求。
4. 受人类启发的决策制定： 在心理学和经济学中，人们发现人们倾向于偏好即时奖励而非延迟奖励（称为“时间折扣”）。RL 系统通过使用折扣因子来模仿理性的、类似人类的决策制定来受益于这一原则。这种设计反映了智能体像人类一样，在不确定的环境中，常常偏好更早而非更晚的结果的实际情况。
5. 价值函数的数学稳定性： 许多 RL 算法依赖于价值函数，它估计从给定状态获得的预期总奖励。折扣确保了这个总奖励是有限的且在数学上是稳定的。没有折扣因子，一些价值函数可能会发散，尤其是在无限视野问题中，智能体将无限期地持续累积奖励。这种稳定性对于可靠、一致的训练至关重要。
6. 折扣因子 (Gamma)： 在 RL 中，折扣因子用 gamma (γ) 表示，通常在 0 到 1 之间。gamma 接近 0 意味着智能体非常偏好即时奖励，而 gamma 接近 1 则更看重长期奖励。调整 gamma 在强化学习中至关重要，因为它定义了智能体对时间以及长期与短期权衡的感知。

结论

总之，折扣未来的奖励有助于强化学习智能体处理不确定性、平衡目标、加速训练、模仿人类偏好并保持价值函数的稳定性。这是一个确保智能体不仅能有效学习，还能在现实世界中做出明智行为的概念，在现实世界中，未来的奖励很少有保证。