AI時代系列(5) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
1/100 第一週：📌 強化學習概論
1.什麼是強化學習？🕹 試錯 + 獎勵，讓 AI 自主學會決策！
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🎯 單元導讀：
強化學習（Reinforcement Learning, RL）是一種讓 AI 主動學習如何做出行動與決策的機器學習方法。
它不同於傳統的監督式學習，不需要「正確答案」，而是根據行動後得到的「獎勵」或「懲罰」來修正策略。
AI 就像一個在環境中學習生存與取勝的生物，透過不斷試錯與獎勵回饋，最終學會「怎麼做最有利」。
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🧠 一、什麼是強化學習？
強化學習的核心思想是：
在特定狀態中，選擇某個行動，根據回饋調整策略，目的是讓未來獲得最大報酬。
這種學習方式模仿了人類或動物「在環境中行動 → 接收結果 → 調整行為」的模式，
是一種以「試錯學習（Trial-and-Error）」為基礎的智能訓練機制。
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📦 二、強化學習的五大要素
· Agent（學習者）：AI 系統本身，負責學習與決策。
· Environment（環境）：AI 所互動的場域，如遊戲世界、自駕車道路。
· State (s) 狀態：描述當前情況，例如遊戲畫面、自駕車位置。
· Action (a) 行動：Agent 在當前狀態下可採取的操作或決策。
· Reward (r) 獎勵：來自環境的回饋，用數值評估行動的好壞。
👉 這五個要素形成一個互動循環，構成 MDP（馬可夫決策過程） 的基礎架構。
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🔁 三、強化學習的學習流程圖
mermaid
graph LR
A[Agent 做出 Action] --> B[影響 Environment]
B --> C[獲得 Reward + 新 State]
C --> D[更新 Policy 或 Value]
D --> A
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🎮 四、生活與應用案例
· 遊戲 AI：AlphaGo 透過自我對弈訓練，學會超越人類棋藝。
· 自駕車：AI 學會判斷路況，自動轉彎與避障。
· 機器人控制：機器手臂能學會正確夾取與拼裝作業。
· 智能理財：AI 學習股票買賣策略，根據市場反應獲得報酬。
· 教學系統：AI 導師根據學生反應動態調整教學策略，達成最佳學習效果。
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📚 五、與其他學習方式的比較
類型 是否需要標籤資料 學習方式 應用目標
監督式學習 ✅ 是 根據資料中的正確答案進行學習 預測分類或回歸結果
非監督學習 ❌ 否 發現資料中的隱含結構 分群、降維
強化學習 ❌ 否 透過與環境互動獲得獎勵調整策略 做出行動以最大化長期報酬
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🧪 六、經典演算法與模型介紹
演算法 / 模型 應用範圍 特點
Q-Learning 離散狀態問題，如走迷宮 儲存 Q 值表格，學習最佳行動選擇策略
Deep Q Network (DQN) 圖像輸入、遊戲畫面分析 結合深度學習與 Q-Learning
Policy Gradient 連續行動空間，如機器人控制 直接學習最優策略（非 Q 值）
Actor-Critic 結合價值與策略方法 平衡探索與穩定學習
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🧩 七、問題挑戰與反思任務：
1️⃣ 試著想像生活中的一個場景，可以用強化學習來提升效能？
例子：智慧空調系統
- 傳統空調依溫度上下限開關，容易忽冷忽熱。
- 若用 RL，空調可以根據室內人數、時間、天氣變化「動態調整溫度與風量」。
- 獎勵設計：舒適度高 + 節能效果佳 → 高回報。 👉 最終讓空調學會「既省電又舒適」的最佳控制策略。
2️⃣ 強化學習與監督學習最大差異是什麼？
- 監督學習：有標準答案（標籤），AI 學習如何把輸入對應到正確輸出。像考卷有「答案本」。
- 強化學習：沒有明確答案，AI 需要透過「試錯 + 回饋」找到最優策略。像玩遊戲一樣，只有勝負或分數來告訴你好壞。 👉 簡單說：監督學習 =「學答案」；強化學習 =「靠經驗找策略」。
3️⃣ 如果 AI 遇到的回饋不是立即的，而是延遲發生（如股票獲利），會帶來什麼挑戰？
- 信用分配問題（Credit Assignment Problem）：AI 很難判斷哪一個行動造成最終結果。
- 訓練效率降低：需要更多回合才能學到有效策略，因為「回饋訊號稀疏」。
- 可能誤判行為：AI 可能將錯誤行為與成功結果關聯，或忽略真正關鍵的行動。 👉 解決方式：使用 時間差學習 (TD)、折扣因子 (γ)、或 Eligibility Traces，幫助 AI 把延遲回饋合理分配到前面行為。
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✅ 八、小結與啟示：
• 強化學習是 AI 自主決策的核心方法，適用於需要動態調整與行動反饋的情境。
• 它不同於監督學習的「模仿」，而是一種「摸索」與「演化」的學習。
• 從 AlphaGo 到自駕車，RL 的實力已在各大領域發揮顛覆性影響。
• 下一步：進入 DQN、Policy Gradient、Actor-Critic 等核心演算法的實作探究！
