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| 本文作者： 鄭佳美 | 2025-11-10 17:41 |
人工智能領(lǐng)域發(fā)展到現(xiàn)在，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）已經(jīng)成為人工智能中最令人著迷也最核心的研究方向之一。它試圖解決這樣一個(gè)問(wèn)題：當(dāng)智能體沒(méi)有現(xiàn)成答案時(shí)，如何通過(guò)與環(huán)境的交互，自主學(xué)會(huì)最優(yōu)行為？
聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，做起來(lái)卻異常復(fù)雜。幾十年來(lái)，研究者提出了成百上千種算法，從最早的 Q-learning 到后來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的 DDPG、SAC、PPO、IQL……每種方法都有自己的原理、參數(shù)與假設(shè)，看起來(lái)彼此獨(dú)立，仿佛一座龐大而混亂的迷宮。
對(duì)于剛接觸強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人來(lái)說(shuō)，這種復(fù)雜性常常令人挫敗：我們似乎在學(xué)習(xí)無(wú)數(shù)名字，卻始終難以看清它們之間的聯(lián)系。
然而，最近有一篇由上海交通大學(xué)與上海期智研究院的博士生 Kun Lei 發(fā)布的博客提出了一個(gè)令人眼前一亮的框架：所有強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，其實(shí)都可以通過(guò)兩個(gè)問(wèn)題來(lái)理解，第一，數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？第二，策略更新有多頻繁？
就是這兩個(gè)看似樸素的問(wèn)題，像兩根主線一樣，把強(qiáng)化學(xué)習(xí)的世界重新梳理清楚。從它們出發(fā)，我們可以發(fā)現(xiàn)：復(fù)雜的 RL 算法不過(guò)是在這兩根軸上移動(dòng)的不同點(diǎn)位。
而當(dāng)這一結(jié)構(gòu)被揭示出來(lái)，整個(gè)算法邏輯突然變得直觀、有序，也更容易被理解。
博客地址：https://lei-kun.github.io/blogs/rl.html
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過(guò)程，本質(zhì)上是智能體不斷收集經(jīng)驗(yàn)、并用這些經(jīng)驗(yàn)改進(jìn)策略的循環(huán)。不同算法的差異，很大程度上取決于它們依賴什么樣的數(shù)據(jù)。
最直接的方式是“在策略學(xué)習(xí)”。在這種模式下，智能體一邊與環(huán)境交互，一邊學(xué)習(xí)。每一個(gè)動(dòng)作都帶來(lái)新的數(shù)據(jù)，立刻被用于更新模型。這類(lèi)方法像是不斷在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐的學(xué)生，代表算法包括 PPO、SAC 等。
在線學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)是靈活、適應(yīng)性強(qiáng)，但也意味著代價(jià)高昂，每次試錯(cuò)都可能耗費(fèi)時(shí)間、能量，甚至造成損失。
相對(duì)保守的是“離策略學(xué)習(xí)”。它允許智能體反復(fù)使用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，而不必每次都重新與環(huán)境交互。算法會(huì)把這些經(jīng)驗(yàn)保存下來(lái)，在需要時(shí)反復(fù)采樣學(xué)習(xí)。DQN、TD3、DDPG 都屬于這一類(lèi)。
離策略學(xué)習(xí)提高了樣本利用率，也讓學(xué)習(xí)過(guò)程更穩(wěn)定，是許多實(shí)際應(yīng)用中的主流方案。
還有一種方式更極端，叫做“離線學(xué)習(xí)”。這里，智能體完全依賴一個(gè)固定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，不能再與環(huán)境交互。這種方法看似受限，但在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中卻尤為重要，比如醫(yī)療、自動(dòng)駕駛或機(jī)器人控制。
算法必須在不試錯(cuò)的情況下，從既有數(shù)據(jù)中學(xué)會(huì)盡可能好的決策，CQL、IQL 就是這類(lèi)方法的代表。
從在線到離線，數(shù)據(jù)的獲取方式逐漸從主動(dòng)探索轉(zhuǎn)向被動(dòng)利用。算法的選擇往往反映了任務(wù)的現(xiàn)實(shí)約束：能否安全地試錯(cuò)？能否持續(xù)獲得新數(shù)據(jù)？試錯(cuò)的代價(jià)是否可承受？這便是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的第一個(gè)維度：數(shù)據(jù)從哪里來(lái)。
而強(qiáng)化學(xué)習(xí)的第二個(gè)維度，是學(xué)習(xí)更新的節(jié)奏。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是智能體多久評(píng)估一次策略，又多久調(diào)整一次行為。
最簡(jiǎn)單的方式是一種“一步式學(xué)習(xí)”。智能體在一個(gè)固定的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一次，學(xué)到一個(gè)策略后就不再改進(jìn)。模仿學(xué)習(xí)就是典型例子。它速度快、風(fēng)險(xiǎn)低，適合那些對(duì)安全性要求高或數(shù)據(jù)有限的任務(wù)。
另一種方式是“多步式學(xué)習(xí)”。算法在一批數(shù)據(jù)上多次更新，直到性能收斂，再重新收集新的數(shù)據(jù)。這是一種折中策略，既避免了頻繁交互的高成本，又能比一次性訓(xùn)練獲得更好的表現(xiàn)。
最具代表性的是“迭代式學(xué)習(xí)”。這類(lèi)算法不斷在“收集數(shù)據(jù)—更新模型—再收集數(shù)據(jù)”的循環(huán)中進(jìn)化，每一次交互都推動(dòng)性能提升。它們像一個(gè)永不停歇的學(xué)習(xí)者，不斷探索未知、修正自身。PPO 和 SAC 就是這種方式的代表。
從一步到多步，再到迭代，算法的更新節(jié)奏越來(lái)越密集，也意味著從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)的轉(zhuǎn)變。不同節(jié)奏之間，其實(shí)反映的是對(duì)穩(wěn)定性和適應(yīng)性的權(quán)衡。
在講清楚“數(shù)據(jù)從哪來(lái)”和“學(xué)習(xí)更新的節(jié)奏”這兩條主線之后，博客提出了一個(gè)更底層的統(tǒng)一視角：無(wú)論算法形式如何變化，所有強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法其實(shí)都在做兩件事：評(píng)估當(dāng)前策略、然后改進(jìn)它。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)就像一個(gè)反復(fù)自我練習(xí)的過(guò)程：
先評(píng)估，看看自己目前的策略表現(xiàn)得怎樣，哪些動(dòng)作好、哪些不好；
再改進(jìn)，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整策略，讓下一次決策更聰明一點(diǎn)。
Q-learning、PPO、SAC……看起來(lái)名字各不相同，其實(shí)都在重復(fù)這兩個(gè)動(dòng)作。唯一的區(qū)別，只是它們?cè)u(píng)估得方式不同、改進(jìn)的速度不同、或者用到的數(shù)據(jù)不同。雷峰網(wǎng)
在博客中，作者用一組公式，把這兩步統(tǒng)一地寫(xiě)了出來(lái)：
評(píng)估階段（Policy Evaluation） 就是去衡量“這套策略到底值不值”。算法會(huì)讓模型預(yù)測(cè)某個(gè)狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作能得到多大的回報(bào)，然后和實(shí)際反饋進(jìn)行比較。如果誤差太大，就調(diào)整模型，讓它的預(yù)期更接近現(xiàn)實(shí)。在線算法直接用新數(shù)據(jù)計(jì)算，離線或離策略算法則要通過(guò)重要性采樣、加權(quán)平均等方式修正舊數(shù)據(jù)的偏差。
改進(jìn)階段（Policy Improvement） 是在得到新的評(píng)估結(jié)果后，優(yōu)化策略本身。模型會(huì)傾向于選擇那些帶來(lái)更高期望回報(bào)的動(dòng)作。但為了避免一下子“改過(guò)頭”，很多算法會(huì)加上約束或正則項(xiàng)，比如讓新策略不能偏離舊策略太多（這就是 PPO 的思想），或者在策略里保留一定的探索性（這就是 SAC 中熵正則的作用）。
從這個(gè)角度看，所謂不同的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，其實(shí)只是這兩個(gè)過(guò)程的不同實(shí)現(xiàn)。有的算法更注重評(píng)估的準(zhǔn)確性，有的更強(qiáng)調(diào)改進(jìn)的穩(wěn)定性，有的頻繁更新、快速迭代，有的則保守謹(jǐn)慎、慢慢優(yōu)化。
當(dāng)我們用“評(píng)估 + 改進(jìn)”去看強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)，整個(gè)算法體系就像被抽絲剝繭地展現(xiàn)在眼前，所有方法都不再是孤立的技巧，而是這兩個(gè)動(dòng)作的不同組合。
在講清這兩條主線后，博客還進(jìn)一步將視角延伸到了現(xiàn)實(shí)世界的智能系統(tǒng)，尤其是當(dāng)下正在快速發(fā)展的機(jī)器人基礎(chǔ)模型。
Kun Lei 指出這種以訓(xùn)練節(jié)奏為核心的思考方式，與現(xiàn)代機(jī)器人基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練實(shí)踐高度契合。例如 Generalist 團(tuán)隊(duì)的 GEN-0 與 Pi 的 pi_0.5，它們的成長(zhǎng)過(guò)程就像一臺(tái)不斷運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)飛輪。系統(tǒng)會(huì)持續(xù)吸收新的任務(wù)與場(chǎng)景，將它們整合進(jìn)統(tǒng)一的語(yǔ)料庫(kù)，然后周期性地進(jìn)行再訓(xùn)練或微調(diào)。雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))
在這樣的機(jī)制下，多步式更新成為一種自然選擇。每一次訓(xùn)練循環(huán)都帶來(lái)小幅、受控的改進(jìn)，既保守到能避免分布坍塌的風(fēng)險(xiǎn)，又留下足夠的探索空間，使模型能夠在不斷擴(kuò)展的數(shù)據(jù)語(yǔ)料中穩(wěn)步成長(zhǎng)。
并且當(dāng)模型逐漸接近能力瓶頸，無(wú)論是為了超越人類(lèi)在特定任務(wù)上的上限，還是為了更精準(zhǔn)地對(duì)齊人類(lèi)表現(xiàn)，研究者通常會(huì)轉(zhuǎn)向迭代式的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，針對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行更高頻、更精細(xì)的評(píng)估與改進(jìn)。
這種從多步更新向在線迭代過(guò)渡的訓(xùn)練策略，已在實(shí)踐中被多次驗(yàn)證有效，例如在 rl-100 等典型設(shè)定中，多步更新已經(jīng)能夠在有限數(shù)據(jù)下取得穩(wěn)定進(jìn)步，而適量的在線 RL 則能在保持安全與穩(wěn)定的前提下，將模型性能進(jìn)一步推高。
作者主頁(yè)：https://lei-kun.github.io/?utm
這篇博客的作者 Kun Lei 目前是上海交通大學(xué)與上海期智研究院的博士生，師從清華大學(xué)許華哲教授。
Kun Lei 畢業(yè)于西南交通大學(xué)，在本科階段就開(kāi)始從事人工智能與優(yōu)化相關(guān)的研究，并曾與西南交通大學(xué)的郭鵬教授以及美國(guó)奧本大學(xué)的王毅教授合作開(kāi)展科研工作。
在讀博之前，他曾在上海期智研究院擔(dān)任研究助理，與許華哲教授共同進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器人智能方向的研究，后來(lái)又在西湖大學(xué)進(jìn)行了為期四個(gè)月的科研實(shí)習(xí)，主要探索具身智能與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在真實(shí)環(huán)境中的應(yīng)用。
Kun Lei 的研究方向涵蓋深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、具身智能與機(jī)器人學(xué)習(xí)。相比單純追求算法指標(biāo)，他更關(guān)心這些算法如何真正落地，怎樣讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅在仿真環(huán)境中有效，也能在真實(shí)的機(jī)器人系統(tǒng)中穩(wěn)定工作，怎樣讓智能體在有限的數(shù)據(jù)下快速學(xué)習(xí)、靈活適應(yīng)。
同時(shí)從他的博客也能看出，Kun Lei 的研究風(fēng)格兼具工程實(shí)踐與直覺(jué)思考，他追求的不是更復(fù)雜的模型，而是更清晰的理解。這篇關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的文章正體現(xiàn)了這種思路，他沒(méi)有堆疊晦澀的公式，而是用兩個(gè)最本質(zhì)的問(wèn)題，理出強(qiáng)化學(xué)習(xí)背后的邏輯主線。
而強(qiáng)化學(xué)習(xí)之所以讓人望而卻步，是因?yàn)樗睦碚擉w系龐大、公式繁復(fù)。初學(xué)者常常被各種貝爾曼方程、策略梯度、折扣回報(bào)等概念包圍，每一個(gè)術(shù)語(yǔ)都能展開(kāi)成幾頁(yè)推導(dǎo)，但卻難以抓住核心。
這篇博客的價(jià)值就在于，它把這一切重新拉回了原點(diǎn)。作者沒(méi)有從復(fù)雜的數(shù)學(xué)出發(fā)，而是提出兩個(gè)最簡(jiǎn)單的問(wèn)題：數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？策略更新有多頻繁？
這看似樸素的提問(wèn)，其實(shí)觸及了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的根。它幫助讀者重新看見(jiàn)算法的結(jié)構(gòu)，不同方法之間不再是孤立的技巧，而是圍繞這兩個(gè)維度的不同取舍。通過(guò)這樣的視角，強(qiáng)化學(xué)習(xí)那片看似混亂的森林，突然變得有路可循。
更重要的是，這種思路不僅僅是一種講解方式，更是一種思考問(wèn)題的習(xí)慣。它提醒我們，復(fù)雜系統(tǒng)的背后往往隱藏著最簡(jiǎn)單的規(guī)律，只是被層層公式和術(shù)語(yǔ)掩蓋。當(dāng)我們回到原理本身，用結(jié)構(gòu)化的方式去理解問(wèn)題，復(fù)雜性就不再是障礙。
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