📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
3/100 第一週：📌 強化學習概論
3.智慧體、環境與回報（Agent & Environment）
🧠 環境中學習，回報中成長！
🎯 單元導讀：
強化學習的學習架構圍繞三個核心角色展開——智慧體（Agent）、環境（Environment）與回報（Reward）。
智慧體不斷從環境中獲取資訊、做出行動選擇，並根據行動結果獲得回饋。
透過這樣的反覆互動，它逐步學會什麼行為能帶來最多的長期利益。
這種學習機制不但模擬了人類「從經驗中學習」的過程，也為 AI 系統在複雜任務中建立決策能力奠定基礎。
🔍 一、三大核心元素說明
在強化學習中，**智慧體（Agent）**負責做出行動以追求目標，**環境（Environment）則根據行動給出狀態變化與回饋，而回報（Reward）**是衡量行動好壞的數值指標。三者形成互動循環，驅動智慧體不斷修正策略並持續學習最優決策。
📌 簡言之：Agent 在 Environment 中採取行動，得到 Reward，用以修正下一次的行為策略。
🧠 二、互動流程圖：RL 的「行為學習迴圈」
環境 Environment
┌─────────────┐
│ │
│ 狀態 S │
│ ↖ ↓ │
│ 回報 R 行動 A
│ │
└──────▲──────┘
智慧體 Agent
這是一個循環過程：
- 環境提供目前狀態 S
- 智慧體根據策略 π 選擇行動 A
- 環境根據 A 產生新的狀態 S' 並給出回報 R
- 智慧體利用 R 來更新策略 π，做得越來越好！
🕹 三、實例對照：生活中的 RL 架構
實際情境
智慧體（Agent）
環境（Environment）
行動（Action）
回報（Reward）
玩遊戲
玩家或AI
遊戲規則與畫面
移動、攻擊、閃避等
得分、輸贏
自駕車
車輛控制系統
交通與道路狀況
加速、煞車、轉彎
安全駕駛時間、是否發生事故
職涯發展
你自己
社會資源與市場條件
進修、轉職、創業
收入、滿意度、成就感
投資決策
AI交易模型
市場價格與事件流
買進、賣出、持有
獲利、虧損
📦 四、回報的特性與學習意義
- 回報（Reward）不是答案，而是方向的指引。
不像監督學習中標籤是「正確解答」，RL 中的回報可能來得很慢、甚至模糊，但它仍能驅動智慧體不斷優化行為。 - 回報可能延遲（Delayed Reward）：
例如：
某次選擇今天花時間讀書，可能一週後考試成績才反映出來。
- 回報會驅動策略調整（Policy Update）：
智慧體會保留帶來正回報的行動，逐漸淘汰報酬低或失敗的行為。
🧩 五、思考挑戰與任務
1️⃣ 你是否有過「一開始不確定對錯，事後才知道結果」的決策經驗？
➡️ 那正是一種「延遲回報」的現實例子。
2️⃣ 如果把你自己當成智慧體，你的「環境」包含哪些可觀察狀態？
➡️ 例如家庭背景、資源、技能、年齡、健康等。
3️⃣ 你覺得自己目前採用的決策策略 π 是基於過去回報學來的嗎？還是盲目模仿？
✅ 六、小結與啟示
- RL 的學習架構是：智慧體在環境中行動 → 得到回報 → 更新策略
- 回報不是答案，但能指引行為方向，越學越強。
- 現實世界中，回報常常延遲，但 RL 模型能處理這樣的學習場景。
- 每個人在生活中都是一個智慧體，能透過觀察與回饋，優化自己的行為與決策策略。
