我有一只可爱的小狗狗。它叫蛋蛋，很听话但也有些调皮，每当我感到沮丧或失落，它总会有办法让我再度开心，生活就是如此富有弹性。伴随着它一天天长大，我总会教会它新的技能，这种技能可以是一些新的动作，或能听懂你新的指令。回忆起蛋蛋小时候的日子，那时我想教会它蹲下，这个动作花费了很长的时间，主要问题在于它总会把蹲下的指令错误理解为趴下，于是它对于相同的指令，有时会蹲下，有时会趴下。在遇到这样的困难后，我陷入了沉思，思考问题的源头是否并不在于蛋蛋本身，而和我的训练方法有关。

记得我最心急的时候，甚至自己蹲下与趴下做示范，但其实这对蛋蛋理解我的指令并没有什么帮助，而这种直接学习带标签目标属性（也就是我本人）的方式，我们在人工智能机器学习中称为监督学习。

后来我也懒得教了，带着蛋蛋去外面与其他小狗多打交道，因为我期望蛋蛋能看到其他小狗是怎样蹲下的，然后自己默默学会那些动作与指令。但是外面的世界太精彩了，太多类型的主人导致了不统一的指令格式，比如对于蹲下就有中文、英文和“喝”的一声。不过最吸引蛋蛋的并不是那些指令与小狗的动作，而是异性小狗，所以这样的方法似乎不能在短时间内凑效。这样的学习方法在人工智能机器学习中称为非监督学习，即只是把受训对象（也就是蛋蛋）置身于环境中，而不需要告诉它需要学会什么。这样的学习方法并不能让蛋蛋很快学会蹲下这个动作。

最终我还是从朋友那里得到了启示，因为他说奖励对于小动物胜过一切。这句话启发了我，于是我马上开始了奖励训练，每当蛋蛋准确完成了蹲下而不是趴下，我就给予食物的奖励，没过几天就产生了效果。我统计了一周内蛋蛋对蹲下指令完成的准确率，发现竟然达到了 70%。不过我还不满足，因为“蹲下”确实是一项很简单的指令，小狗应该可以每次都很准确地完成。于是我阅读了一些关于学习的书籍，看到了一种长期奖励机制，即更大的奖励应该在长期正确学习后才能给予，这给我下一步的训练提供了很好的思路，此外我还购买了一种更好吃的狗粮，我称为超级狗粮。每当蛋蛋正确完成蹲下指令的动作，仍给予一粒一般狗粮的奖励，如果可以连续5次正确完成蹲下指令的动作，则给予一粒超级狗粮作为奖励。很快蛋蛋就可以如我所愿，正确识别蹲下这个指令了。

重新审视上面蛋蛋的学习过程，它并没有得到与蹲下对应的标签动作的示范，所以它不是按着标签来学习的，即学习过程并不属于监督学习过程。它拥有学会蹲下这个指令适配的环境——生存，一个能够生存的正常小狗，都有机会学会蹲下这样的指令。不过，要想让它很快学会蹲下，不能仅仅依靠环境，还得有人教它，所以这个过程也不属于非监督学习过程。这种既给予环境，让学习者与环境互动，还给予奖励机制，刺激学习者向正确方向前进的学习过程，通常我们在人工智能机器学习中称为强化学习（Reinforcement Learning），这是一种半监督学习过程。

强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。

如今，强化学习已经出现在自动驾驶、机器人导航与复杂设备操作等应用领域中，越来越多的论文声称使用强化学习技术来代替传统技术，能给 AI 带来更好的学习效果，让 AI 完成更多复杂与灵活的事情，AI 会更接近于人类的思维方式。

关于人工智能更多的学习请关注微信号，