216页强化学习综述谷歌DeepMind强化学习综述
216页强化学习（RL）综述来了，作者是谷歌DeepMind研究员Kevin P. Murphy。
这份综述从经典的Q-learning一路讲到大语言模型（LLM）与通用人工智能（AGI），几乎涵盖了RL的过去、现在与未来，是一篇兼具深度与广度的优质参考资料。
一、什么是强化学习：
强化学习研究的是顺序决策问题。智能体（Agent）在与环境交互中，通过不断选择动作、接收奖励、更新策略，目标是实现长期回报最大化。常见的建模框架包括：
- 马尔可夫决策过程（MDP）
- 部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）
- 上下文赌博机（Contextual Bandits）
换句话说，强化学习让机器在试错中不断成长。
二、三大主流方法流派：
1. 值函数方法：如Q-learning、DQN。估计某状态下某动作的价值，然后选择最优动作。
2. 策略方法：如PPO、SAC。直接优化动作的概率分布，让高回报动作更易被执行。
3. 模型方法：如MuZero、Dreamer。学习环境的动态模型，赋予智能体“想象力”，提升学习效率。
三、两种学习范式：
- On-policy：使用智能体当前策略生成的数据进行学习（如SARSA）。
- Off-policy：利用其他策略生成的历史经验进行学习（如Q-learning、DQN）。
四、关键机制与训练技巧：
- Actor-Critic架构：Actor负责决策动作，Critic评估动作价值。
- 探索与利用的平衡：既要执行已知最优动作，也要尝试新动作。常见方法有ε-greedy、UCB、Thompson Sampling。
- 提升训练稳定性的技巧：如经验回放、目标网络、Double Q-learning、Rainbow等。
五、更前沿的研究方向：
1. 多智能体强化学习（Multi-agent RL）：研究多个智能体间的合作与对抗，融合博弈论思想。代表案例有AlphaStar（星际争霸）、Cicero（外交官）。
2. RL与LLM的融合：
- RL用于LLM对齐：包括[RLHF]（Reinforcement Learning with Human Feedback）、[RLAIF]（Reinforcement Learning with AI Feedback）、GRPO、DPO等方法。
- LLM增强RL能力：LLM可用来构建奖励模型、世界模型，甚至生成策略代码。
3. 层级强化学习（Hierarchical RL）：将复杂任务拆分为多个子目标，提升学习效率。常见方法有HER、Options等。
4. 模仿学习：智能体模仿人类示范行为，包括行为克隆与逆强化学习（IRL）。
5. 离线强化学习（Offline RL）：无需环境交互，仅依赖历史数据进行策略学习，适用于高成本或高风险场景。
六、未来发展方向：
作者在文章结尾指出，强化学习正逐步演化为一个统一的智能系统框架，正在与概率推断、控制理论及大模型技术融合，有望成为实现类人智能（AGI）的关键路径。
这份216页的综述既适合新手快速建立整体认知，也能帮助研究者系统梳理技术脉络，感兴趣的小伙伴转发起来吧。
原文链接：arxiv.org/abs/2412.05265
