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》
96/100 第十週：📌 部署、整合與未來展望
96.強化學習與自監督學習整合 🔁 少資料也能先學會探索！
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🔍 單元導言
在許多應用場景中，強化學習（RL）探索成本高、樣本效率低。而自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）在沒有標記資料的情況下，能有效提取結構與特徵。當兩者結合時，可以讓 agent 在互動前就有初步認知能力，大幅提升 RL 效率與泛化能力。
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🔄 一、整合的基本概念
結合方式 說明
🧠 Pretraining 先用自監督任務學習世界模型或表示空間，再用 RL 優化策略
📦 同時訓練 在 RL 過程中加入對比學習 / 預測任務作為輔助目標
🧪 探索引導 讓 agent 根據預測錯誤、自我對比結果作為 intrinsic reward
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🛠 二、典型實作範例
🎯 案例 1：Atari 遊戲中用 BYOL 進行預訓練
python
# 使用 PyTorch 為 encoder 預訓練
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Conv2d(4, 32, 8, 4), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(32, 64, 4, 2), nn.ReLU(),
nn.Flatten(),
nn.Linear(3136, 512)
)
def forward(self, x):
return self.net(x)
# 自監督目標：讓不同時間點的畫面學出相似向量
loss = F.mse_loss(encoder(obs_t), encoder(obs_t_plus1))
這段程式展示了使用 PyTorch 實現自監督學習的感知編碼器（Encoder）預訓練流程。Encoder 網路透過多層卷積神經網路（CNN）處理影像輸入（例如遊戲畫面序列或強化學習環境的觀測），最後輸出 512 維的狀態向量。訓練目標採用自監督學習：讓相鄰時間點的觀測畫面（obs_t 與 obs_t_plus1）經編碼器後的特徵向量盡可能接近，使用均方誤差（MSE Loss）作為學習目標。透過這樣的預訓練，編碼器能學到穩定且有意義的環境特徵，為後續強化學習策略學習提供更好的狀態表示。
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🧠 案例 2：DreamerV2 - 用世界模型模擬環境進行 RL
Dreamer 使用 自監督方式學會觀察-動作-回報的轉移模型，然後用這個模型內部進行多次虛擬互動，再做策略更新。
組件 說明
Representation Model 將畫面轉成隱變數 z
Transition Model 學習 p(zt+1∣zt,at)
Reward Model 預測報酬 rt
Policy 用於虛擬世界中的策略搜索
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📊 三、優勢與挑戰比較
🔍 自監督學習在強化學習中的優缺點分析
• 📊 資料效率
o 優點： 能利用大量未標註資料學習特徵表達
o 挑戰： 若學到的特徵與任務無關，會影響後續決策效果
• 🧭 探索能力
o 優點： 可透過預測誤差（prediction error）激發內在好奇心（curiosity），引導探索
o 挑戰： exploration signal 容易不穩定，可能導致探索偏差或陷入次佳策略
• 🌐 泛化能力
o 優點： 可學習可轉移的表徵空間，支援多任務學習
o 挑戰： 不同任務間仍需進行 fine-tuning 調整適配
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🌐 四、應用場景
場域 實際應用
自駕車 視覺模組用 SSL 預訓練，提升少量標註下的 RL 表現
機器人操控 讓機器人學習「空間認知」再進行策略訓練
醫療診斷 用 SSL 模型學會抽象生理訊號特徵後，再進行決策型訓練
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✅ 單元小結
自監督學習為強化學習打好地基！
在數據有限、互動昂貴的現實場景中，這種整合能提升學習效率、擴展應用邊界，是未來 RL 系統設計的核心手段之一。
