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智能制造網(wǎng)訊 人工智能技術進步的速度越來越快，每種細分技術所創(chuàng)造的價值正日益得到展現(xiàn)。
2013年，DeepMind發(fā)明了DQN算法，成功將深度學習和強化學習結合起來，開啟了深度強化學習的新紀元。此后數(shù)年，強化學習的成果日新月異，很多非常困難的問題都被深度強化學習算法解決。
2016年，谷歌阿爾法圍棋以4:1戰(zhàn)勝圍棋世界、職業(yè)九段棋手李世石，不僅讓深度學習為人們所知，而且掀起了人工智能的“大眾熱”，大家由此更加關注強化學習這一技術要點。
使用強化學習的一個很好的例子是讓機器人學習如何走路。機器人首先向前邁出一大步然后跌倒。這一大步和摔倒是強化學習系統(tǒng)關注的響應點。由于反饋是負面的，所以繼續(xù)調整，系統(tǒng)會根據(jù)多個負反饋的比對終確定機器人應該把步子邁的小一點，不停地小，直到機器人走路不會摔倒為止。
通過強化學習，Boston Dynamics公司的機器人已經(jīng)掌握了托舉、后空翻、跳上窗臺的要點。而迪斯尼幻想工程已經(jīng)把這一點帶到了一個新的層面，那就是讓人形機器人來執(zhí)行玩命的特技。
有業(yè)內人士指出，強化學習和其他的人工智能技術有一個很大的差異，那就是它的學習范式和其它技術不太一樣。它不需要我們去收集數(shù)據(jù)，也不需要我們去做任何標記，而是我們把稱之為智能體(Agent)，放在一個環(huán)境里，就像動物或者我們自己生存的一個環(huán)境里，它會和環(huán)境自己打交道，自己學會在環(huán)境里如何完成一個任務，解決一個問題。
強化學習主要由智能體(Agent)、環(huán)境(Environment)、狀態(tài)(State)和動作(Action)、獎勵(Reward)組成。智能體將在環(huán)境的當前狀態(tài)下，根據(jù)獎勵信號做出動作，從而達到環(huán)境中的不同狀態(tài)并得到獎勵。
除了強化學習外，機器學習也備受關注。機器學習是AI的一個子集，是通過不同場景中的經(jīng)驗來訓練系統(tǒng)的能力。隨著車輛變得越來越自動化，開發(fā)人員可以使用機器學習訓練系統(tǒng)來識別對象，并用更少的數(shù)據(jù)更好地解釋其環(huán)境。
再來看一下深度學習。深度學習就是從有限樣例中通過算法總結出一般性的規(guī)律，并可以應用到新的未知數(shù)據(jù)上。例如，我們可以從一些歷史病例的集合中總結出癥狀和疾病之間的規(guī)律。這樣，當有新的病人到來時，我們可以利用總結出來的規(guī)律來判斷這個病人得了什么疾病。
那么，強化學習、機器學習、深度學習三者的區(qū)別是什么？簡單說，人工智能范圍大，涵蓋機器學習、深度學習和強化學習。如果把人工智能比喻成孩子大腦，那么機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這種過程中很有效率的一種教學體系。
由強化學習、機器學習等技術構成的人工智能，其良好的發(fā)展前景引人期待。從全國來看，據(jù)艾瑞咨詢測算，2022年國內人工智能核心產業(yè)規(guī)模有望達到1573億元，復合增速達58%，產業(yè)將持續(xù)快速增長。如此廣闊的市場空間，吸引著社會各界投資者的關注。
值得一提的是，發(fā)展“以人為本”的人工智能是全社會的課題，需要政府、商界、學界及所有利益相關方共擔責任，協(xié)力推動。作為技術應用與推廣的主體，企業(yè)負有不可推卸的社會責任。在研究強化學習相關技術時，企業(yè)要自覺遵守法規(guī)制度和社會公約，以此促進其有序、可持續(xù)應用。
未來，的可持續(xù)發(fā)展越來越依賴于數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價值，而人工智能是數(shù)字經(jīng)濟中應用十分廣泛的技術之一?；蛟S再過幾年，AI將在精準農業(yè)、智能家居、遠程醫(yī)療、自動駕駛等領域發(fā)揮更加重要的作用。
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