AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
8/100 第一週：📌 強化學習概論
8.探索 vs 利用 ⚖️ 是要冒險試新招，還是堅守有效路？
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🎯 單元導讀：
強化學習中的一大核心難題是：該繼續使用目前看起來最好的策略（利用 exploitation）？還是冒險試試看可能更好的選擇（探索 exploration）？
這就像人生中無數的選擇：
• 熟悉的工作 vs 新創機會
• 每天吃一樣的便當 vs 冒險點不熟的菜色
• 安全感 vs 潛力
這種探索與利用的取捨（Exploration vs Exploitation Dilemma），是讓智慧體從經驗中學習「何時嘗試新路、何時堅守舊路」的關鍵。
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🔍 一、什麼是「利用」（Exploitation）？
當智慧體根據目前已學到的知識，選擇看起來報酬最高的行動，就是利用。
📌 優點：
• 穩定、可預期
• 快速獲得高報酬
📌 缺點：
• 可能錯過潛在更好的行動
• 陷入「局部最優」
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🧭 二、什麼是「探索」（Exploration）？
當智慧體刻意去嘗試不熟悉或報酬尚不明確的行動，希望藉此發現更好的策略，這就是探索。
📌 優點：
• 開拓新機會
• 有可能找到「全域最優解」
📌 缺點：
• 短期可能報酬較差
• 需付出學習與試錯成本
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🧠 三、演算法實現：ε-greedy 策略
最經典的平衡方法就是 ε-greedy（ε-貪婪）策略：
• 以機率 1 - ε 選擇目前 Q 值最高的行動（利用）
• 以機率 ε 隨機探索其他行動（探索）
π(s) = {
argmax_a Q(s, a) with probability 1 - ε (利用 exploitation)
random action a with probability ε (探索 exploration)
}
大部分時候（1 - ε 的機率）：
你會選擇目前 Q 值最高的行動 —— 這是「貪婪」的利用，依照目前學到的知識做出最佳選擇。
少部分時候（ε 的機率）：
你會刻意去做隨機探索 —— 就算不是目前看起來最好的，也偶爾嘗試其他行動，避免過早陷入局部最優解。
📌 常見設定：ε 初期設高（鼓勵探索），隨時間逐步降低（收斂至穩定策略）
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🕹 四、實際例子：人生的探索與利用
情境 探索 利用
找工作 嘗試新領域、新職位 留在熟悉工作持續升遷
投資理財 試試新產業、標的、創投 持有穩定報酬的股票或基金
日常飲食 點沒吃過的餐點 點每次都滿意的便當
人際關係 結交新朋友、異國交流 深耕原有朋友圈與信任圈
🧩 問題在於：你怎麼知道自己是不是錯過了更好的？
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🧪 五、進階策略：逐步降低探索率（Annealing ε）
隨著學習時間增加，智慧體會愈來愈信任自己對環境的掌握。
因此很多演算法會採用 ε 衰減策略：
εt=ε0⋅exp(−kt)
• ε0：初始探索率（例如 0.3、0.5 等）
• k：衰減速度參數，決定衰減快慢
• t：當前學習步數（或回合次數）
📌 ε 衰減機制，就是讓智慧體在學習早期勇敢探索，學習後期穩健利用，兼顧探索與穩定收斂。
也有其他方法如：
• Upper Confidence Bound (UCB)：數學方法兼顧「不確定性」與「已知報酬」
• Thompson Sampling：根據機率分佈抽樣決策，適用於貝葉斯強化學習
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🧩 六、思考挑戰與任務
1️⃣ 你最近是否太過「利用」既有經驗，而忽略了可能的探索空間？
• 問題本質：
o 很多時候我們在熟悉的領域已經有穩定的回報，習慣一直沿用現有的經驗（高 Q 值行動），但可能忽略了外部新選項還未被評估。
• 反思點：
o 我最近有沒有主動學習新技術？跨界嘗試？拓展新人脈？進入未知領域？
o 是不是因為「風險厭惡」而習慣性地偏向穩妥？
• 提醒：
o 長期來看，偶爾跳脫舒適圈去探索，有可能打開意想不到的突破。
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2️⃣ 回顧你人生的重大突破，是來自穩妥還是嘗試？
• 現實往往證明：
o 很多重大改變都來自於曾經勇敢的探索行動。
o 例如：一次跳槽、一個大膽的轉學選擇、一場跨國挑戰、一段新關係、一個看似冷門的研究題目。
• 反思點：
o 人生突破常常不是持續做「目前最安全的行動」出現的，而是當初某個勇敢去探索新空間的選擇帶來的長遠回報。
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3️⃣ 如果你是 RL 智慧體，你的 ε 現在是高還是低？
• 你的 ε 代表你的探索程度：
o ε 高 ➔ 仍在不斷開發新可能性、試錯、跨界學習。
o ε 低 ➔ 已經進入穩定期，主要在重複利用既有最佳策略。
• 反思點：
o 你目前所處階段，是否還適合保留探索？
o 在關鍵階段（如職涯轉換、學習新技能時），適度提升 ε 有時反而是最理性的選擇。
• 現實與理論巧妙對應：
o 年輕階段往往高 ε，年紀越大 ε 越低，但「高齡仍保留探索能力」的人，往往具備強大的成長潛力。
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🔑 終極反思：
強化學習早就揭示了人生智慧：穩定靠利用，但突破靠探索。要學會在不同階段動態調整自己的 ε。
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✅ 七、小結與啟示
• 強化學習中的挑戰不只是學習，而是平衡嘗試新機會與堅守已知優勢
• ε-greedy 提供簡單但有效的策略平衡機制
• 過度探索 → 學不到穩定策略；過度利用 → 錯過全局最優
• 學會用 RL 的觀點看自己的人生，也許能幫你找到轉機的路口！
