強化學習（Reinforcement Learning, RL）是什麼？

強化學習是一種機器學習的分支，專注於如何讓智能體（Agent）通過與環境（Environment）的互動來學習最佳行動策略。與監督學習和非監督學習不同，強化學習不依賴於標記數據，而是通過獲得獎勵或懲罰來指導學習過程。
強化學習的核心組成要素包括：
智能體（Agent）：執行行動的實體，目標是最大化獲得的獎勵。
環境（Environment）：智能體所處的外部系統，智能體在其中進行操作並獲得反饋。
狀態（State, S）：環境的當前情況，智能體根據這些狀態做出決策。
行動（Action, A）：智能體在特定狀態下可以選擇的行為。
獎勵（Reward, R）：智能體在執行行動後獲得的反饋，通常是一個數值，用於評估行動的好壞。
策略（Policy, π）：智能體在給定狀態下選擇行動的規則或函數。
價值函數（Value Function, V）：預測在某一狀態下，智能體能夠獲得的未來獎勵的期望值。

強化學習的學習過程通常包括以下步驟：
1.觀察當前狀態：智能體觀察環境的當前狀態 。
2.選擇行動：根據策略選擇一個行動
3.執行行動：智能體在環境中執行選擇的行動，並觀察新的狀態和獲得的獎勵 。
4.更新策略：根據獲得的獎勵和新的狀態，智能體更新其策略，以提高未來的獲獎機會。
重複過程：重複以上步驟，直到達到預定的學習目標或收斂。

為何 AI Agent 需要強化學習？有以下幾項原因

自主決策：
在許多應用中，AI代理需要能夠在不斷變化的環境中做出即時決策。強化學習使得智能體能夠根據當前狀態和過去的經驗，自主選擇最佳行動，而不需要依賴外部指導。
適應性：
強化學習的另一個重要特性是其適應性。AI代理能夠根據環境的變化調整其行動策略，這使得它們能夠在動態環境中持續學習和改進。例如，在自動駕駛汽車中，車輛需要根據交通情況和路況不斷調整行駛策略。
長期目標：
強化學習不僅關注當前的獎勵，還強調長期獲得的獎勵。這意味著AI代理需要能夠規劃未來的行動，以實現長期目標。例如，在棋類遊戲中，AI需要考慮多步之後的局面，而不僅僅是當前的得分。
複雜任務：
在面對複雜的任務時，強化學習能夠幫助AI代理通過不斷的學習和改進來達成目標。這對於許多應用場景（如遊戲、機器人控制、資源管理等）至關重要。例如，AlphaGo使用強化學習來學習圍棋的最佳策略，最終擊敗了世界冠軍。