1.1.1 人工智能的歷史

要講述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史，首先需要談一下人工智能的歷史，因?yàn)閺谋话l(fā)明開始，強(qiáng)化學(xué)習(xí)就一直被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種重要算法。從計(jì)算機(jī)誕生以來，人類就對(duì)人工智能（Artificial I ntelligence, AI）領(lǐng)域的研究抱有濃厚的興趣。在人們通常的觀念中，人工智能常常被用于描述使用計(jì)算機(jī)來模擬人類的認(rèn)知（如對(duì)話、學(xué)習(xí)、解決問題等），并且使計(jì)算機(jī)能夠在外觀上表現(xiàn)出一定的智能行為（比如能和人類進(jìn)行交互，或者解決數(shù)學(xué)題等）。為了實(shí)現(xiàn)使用計(jì)算機(jī)來表現(xiàn)出一定智能的目標(biāo)，接下來需要考慮的就是如何設(shè)計(jì)實(shí)用的算法讓計(jì)算機(jī)表現(xiàn)出智能的行為。

人們對(duì)于底層算法的設(shè)計(jì)思想也經(jīng)歷了好幾個(gè)階段的變化。在計(jì)算機(jī)誕生的最初階段（20世紀(jì)六七十年代），因?yàn)橛?jì)算機(jī)的運(yùn)算能力有限，人們最先考慮到的是如何設(shè)計(jì)一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)的算法，讓人們能夠用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來描述知識(shí)，并且能夠在需要的時(shí)候從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中提取相應(yīng)的知識(shí)。在這一階段，出現(xiàn)了LISP語言，該語言使用鏈表作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)特定領(lǐng)域的知識(shí)（這也是LISP語言的名稱來源，LISt Processing Language，即鏈表處理語言），并且使用這些知識(shí)來解決問題（如進(jìn)行簡單的自然語言處理）。同時(shí)，在這一階段，也出現(xiàn)了最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形——感知機(jī)（Perceptron），能夠解決簡單的分類模型。當(dāng)然，在這一階段，受限于有限的計(jì)算能力，人們的研究主要集中在如何使用這些人工智能算法進(jìn)行簡單的邏輯推理和簡單的分類。同時(shí)，人們對(duì)于這方面研究的熱情以及對(duì)其未來抱有的希望很大。因此，在這一階段，大量的資源被投入到了人工智能的研究中。然而物極必反，當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)這些層出不窮的算法能夠解決的問題十分有限的時(shí)候，人工智能的研究在20世紀(jì)70年代到20世紀(jì)80年代遭遇了“嚴(yán)冬”。當(dāng)時(shí)有科學(xué)家指出，人工智能在解決簡單問題的時(shí)候往往是有效的，但是隨著待解決問題規(guī)模的擴(kuò)大（比如問題的輸入和限制條件的增加），當(dāng)時(shí)的人工智能算法（以及計(jì)算能力）并不能適應(yīng)問題規(guī)模的爆炸性增長（即所謂的“組合性爆炸”問題），所以當(dāng)時(shí)人工智能算法應(yīng)用的局限性非常大。隨著當(dāng)時(shí)人工智能算法的種種局限性被指出來，同時(shí)很多人工智能算法也有很好的替代算法，人工智能的研究陷入了“嚴(yán)冬”。在這個(gè)時(shí)期，原來各國政府投入的資金也被逐漸收回，同時(shí)新的人工智能相關(guān)的研究很難獲得資助。

上述情況一直持續(xù)到20世紀(jì)80年代初。在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，人們的興趣逐漸轉(zhuǎn)移到一類人工智能的系統(tǒng)，即所謂的“專家系統(tǒng)”（Expert System）上。通過結(jié)合人類在特定領(lǐng)域的知識(shí)，以及一定的邏輯推理，計(jì)算機(jī)開始能夠回答專業(yè)領(lǐng)域的一些問題，即表現(xiàn)出一定的人工智能的特性。這些系統(tǒng)一般設(shè)計(jì)的領(lǐng)域都比較特定，而且對(duì)應(yīng)的查詢知識(shí)的邏輯也比較簡單，易于在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，因此得到了蓬勃的發(fā)展。在這段時(shí)間里，涌現(xiàn)了很多專家系統(tǒng)，包括一些智能的訂單處理系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)代數(shù)的專家系統(tǒng)，在各自領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，而且取得了相當(dāng)好的成果。專家系統(tǒng)在解決實(shí)際問題方面的成功表現(xiàn)讓人們認(rèn)識(shí)到了知識(shí)的表示和基于知識(shí)的推理這兩方面算法的重要性，因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)的成功同時(shí)依賴于這兩個(gè)方面。同時(shí)，專家系統(tǒng)也打破了人們對(duì)于人工智能的初始認(rèn)識(shí)。一開始，人們認(rèn)為人工智能需要有廣泛性，能夠通過一個(gè)單一的算法解決所有領(lǐng)域的問題。但事實(shí)證明，這樣的想法在實(shí)踐上并不可能，反而像專家系統(tǒng)這樣的算法在狹窄的知識(shí)領(lǐng)域能夠取得成功。除了專家系統(tǒng)，人們?cè)?010年后廣泛使用的深度學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANN）也在這段時(shí)間中取得了重大進(jìn)步。其中一個(gè)重要的算法就是現(xiàn)階段用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播（Backpropagation, BP）算法。通過讓梯度在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行反向傳播，得到所有神經(jīng)元權(quán)重的梯度，并且用基于梯度的優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)元權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化。反向傳播算法的出現(xiàn)為多層感知機(jī)（MultiLayer Perceptron, MLP）的發(fā)展鋪平了道路，也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)）的廣泛應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。在這段時(shí)間，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能算法也開始逐漸被應(yīng)用于光學(xué)文字識(shí)別（Optical Character Recognition, OCR）和語音識(shí)別（Acoustic Speech Recognition, ASR）領(lǐng)域上。當(dāng)然，人工智能領(lǐng)域在這段時(shí)間的發(fā)展不僅得益于新的算法開發(fā)，其實(shí)另一個(gè)重要的原因是計(jì)算機(jī)硬件性能的極速增加。超大規(guī)模集成電路的應(yīng)用使得計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力得到了飛躍性的提高，這也讓很多以前在想象中才能運(yùn)行的算法逐漸成為現(xiàn)實(shí)。結(jié)合現(xiàn)階段（如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域），我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)算力對(duì)于很多人工智能算法的實(shí)現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用。

在接下來的一段時(shí)期，人工智能領(lǐng)域經(jīng)歷了一次衰退的低谷。隨著桌面計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，以及計(jì)算機(jī)硬件的運(yùn)算速度的飛速提高，導(dǎo)致新型的通用計(jì)算機(jī)逐漸占據(jù)了原來專用的人工智能硬件（如前述的專家系統(tǒng)采用的計(jì)算機(jī)硬件）市場，進(jìn)一步導(dǎo)致對(duì)應(yīng)硬件上運(yùn)行的軟件算法逐漸變得無人問津。同時(shí)專家系統(tǒng)昂貴的維護(hù)費(fèi)用也使得對(duì)應(yīng)的算法逐漸衰落，因?yàn)閷＜蚁到y(tǒng)的設(shè)計(jì)需要考慮到許多現(xiàn)實(shí)的問題，比如各種邊界條件，以及輸入的前置條件等。這些現(xiàn)實(shí)問題同時(shí)也使得專家系統(tǒng)往往只能局限在某一領(lǐng)域發(fā)揮作用，無法推廣到更廣義的通用人工智能領(lǐng)域上。同時(shí)，在這段時(shí)期，雖然計(jì)算機(jī)硬件的運(yùn)算速度已經(jīng)有了長足的進(jìn)步，但是受限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要消耗大量的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也沒像目前（2010—2020年）一樣容易大規(guī)模地快速訓(xùn)練和部署。因此，還處在非常初級(jí)的階段，并沒有引起很多人的興趣。這些共同的原因讓人工智能的發(fā)展進(jìn)入了第二次低谷。

從20世紀(jì)90年代中后期開始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，以及硬件計(jì)算能力的大幅提高，人工智能迎來了第三波快速發(fā)展。從這段時(shí)間開始，計(jì)算機(jī)的硬件已經(jīng)能夠支持大規(guī)模的計(jì)算（尤其是搜索和剪枝算法）。人們也據(jù)此發(fā)展了一系列新的算法來解決各種現(xiàn)實(shí)中的問題。在這段時(shí)間最有名的事件莫過于1996年深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)在國際象棋上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫。通過使用Alpha-Beta剪枝算法，深藍(lán)能夠平均對(duì)某一個(gè)局勢(shì)搜索6～8步，而且能夠每秒鐘估計(jì)1億次棋盤的局面，基本上已經(jīng)能和國際象棋大師的水平旗鼓相當(dāng)。這樣的計(jì)算量以當(dāng)時(shí)的水平來說，需要同時(shí)使用最優(yōu)秀的算法，并且運(yùn)行在最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)上。可以說，深藍(lán)的成功同時(shí)結(jié)合了當(dāng)時(shí)人工智能領(lǐng)域在硬件和軟件上最先進(jìn)的水平。基于決策樹和剪枝算法的價(jià)值在于，通過把人工智能算法抽象為智能體在某一環(huán)境下的決策過程，在一定程度上向著通用人工智能的目標(biāo)邁出了重要的一步。在這段時(shí)間內(nèi)，融合了心理學(xué)，最優(yōu)控制理論等學(xué)科的強(qiáng)化學(xué)習(xí)也逐漸產(chǎn)生了自身的雛形，開始產(chǎn)生一些基礎(chǔ)的算法，比如時(shí)間差分學(xué)習(xí)（Temporal-Difference, TD）算法。當(dāng)然，在這段時(shí)間里，人們也逐漸開始對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了一定的研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也逐漸開始在工業(yè)界得到一定的應(yīng)用。

到了21世紀(jì)，計(jì)算機(jī)的算力得到了更加長足的進(jìn)步。2011年可以認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的元年，從這一年開始，人們將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一定的算法和網(wǎng)絡(luò)連接上的改造，成為現(xiàn)在所說的“深度學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域超越了之前廣泛應(yīng)用于工業(yè)界的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域。同時(shí)，由于大數(shù)據(jù)概念的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)算法更加如虎添翼，顛覆了很多領(lǐng)域。從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的角度來說，深度學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn)也改變了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生態(tài)。很多之前用機(jī)器學(xué)習(xí)完成的任務(wù)（比如策略函數(shù)、值函數(shù)、Q函數(shù)等）可以直接使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)也讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以直接以圖像、視頻等數(shù)據(jù)作為輸入，從而避免了使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型常見的特征工程，可以說大大提高了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的通用性。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)也使得原來的一些搜索算法的效率有了很大提升，例如，蒙特卡洛樹搜索算法（Monte Carlo Tree Search, MCTS），結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)策略和值函數(shù)的預(yù)測，大大增強(qiáng)了樹的搜索深度和寬度，能夠被用于各種棋類項(xiàng)目中，其中最著名的例子就是近年來非常熱門的AlphaGo和AlphaGoZero算法，結(jié)合現(xiàn)階段的硬件發(fā)展（使用大量的GPU和TPU來進(jìn)行訓(xùn)練），在圍棋項(xiàng)目上做到了擊敗人類的大師級(jí)別的選手。本書在初步介紹經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的同時(shí)，著重介紹的是結(jié)合深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，并且會(huì)在后續(xù)章節(jié)逐步介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域中的作用。