增強學習的興起和興起：AI的安靜革命

強化學習：AI的範式轉變

加固學習（RL）的興起正在重塑人工智能的景觀。要了解其影響，讓我們首先檢查傳統的機器學習方法：

• 監督學習：這種方法在標記的數據（如數千隻貓和狗圖像）上訓練算法，以做出預測。應用程序範圍從醫學圖像分析到文本生成（如Chatgpt所示）。但是，它是資源密集型，苛刻的標籤數據集和重要的計算能力。
• 無監督的學習：這重點是識別未標記數據中的模式，例如旋律群集歌曲。它比監督學習更有效，但缺乏根據外部正確性標準做出判斷的能力。

儘管這兩種方法都是有價值的，但它們在數據有限或含糊的目標方面掙扎。這是RL擅長的地方。

RL：通過經驗學習

強化學習通過反複試驗學習，以從其環境獲得的獎勵和處罰為指導。 RL代理沒有遵循預編程的說明，而是積極探索和適應。一個典型的例子是Google的2015年突破，RL代理僅使用像素數據和分數掌握了各種Atari遊戲。這種沒有明確規則的學習能力標誌著重大進步。

RL優勢：效率和創新

RL的優勢在於其效率和創新的問題：

• 資源效率：與受監督的學習對大量數據中心的依賴不同，RL需要更少的資源，從經驗中學習而不是詳盡的例子。
• 非常規的解決方案： RL代理經常發現人類可能會忽略的解決方案，在物流和藥物發現等各個領域都表現出潛力。
• 適應性：在一個環境中學到的技能通常可以將其轉移到其他培訓最少的情況下。

DeepSeek的破壞性創新

儘管NVIDIA的硬件最初對於為大型語言模型（LLM）供電至關重要，但DeepSeek的2025年1月公告對這一假設提出了質疑。他們受RL訓練的LLM使用較少的計算能力與Chatgpt的績效競爭，從而導致股票市場發生了重大變化。

DeepSeek的研究，尤其是他們引用的論文“ DeepSeek-R1”，表明，LLMS中的高性能是可以實現的，而沒有過多的計算資源。

超越技術：道德考慮

RL的影響範圍超出了技術領域，提出了有關智力和人類學習的深刻哲學問題。 RL代理的自治需要仔細考慮培訓中使用的激勵措施，以避免後果。透明度和道德準則對於負責任的發展至關重要。

RL的未來

強化學習的潛力巨大，應用程序從優化電網到革命性的教育和機器人技術。這不僅是對現有AI的完善，而且是我們接近機器智能的基本轉變。對更智能，更高效的AI的追求正在進行中，RL正在引領前進。

以上是增強學習的興起和興起：AI的安靜革命的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！