譯者 | 李睿

審校 | 重樓

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)深刻地影響了醫(yī)療保健、金融、能源、交通運(yùn)輸?shù)雀餍袠I(yè)領(lǐng)域。在涌現(xiàn)的各種人工智能技術(shù)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)已經(jīng)成為解決復(fù)雜、連續(xù)決策問(wèn)題的一種有力工具。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能系統(tǒng)通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)做出決策的一種機(jī)器學(xué)習(xí)。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)重大進(jìn)步是深度Q學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（DQN）的出現(xiàn)，它將深度學(xué)習(xí)的力量與Q學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略決策能力相結(jié)合。

DQN在各種任務(wù)中取得了顯著的成功，包括掌握并精通國(guó)際象棋、圍棋和撲克等游戲，在這些游戲中，它們的表現(xiàn)超過(guò)了人類(lèi)世界冠軍。但是有一個(gè)問(wèn)題隨之而來(lái)——DQN在這些定義良好的游戲環(huán)境中的成功能否轉(zhuǎn)化為更復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用?

本文將深入研究和探索DQN在跨不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中的潛力，還將闡明在游戲世界之外部署DQN所遇到的挑戰(zhàn)，以及DQN在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)和改變現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題解決方面的未來(lái)前景。無(wú)論是人工智能愛(ài)好者、人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士，還是對(duì)人工智能的未來(lái)感到好奇的用戶(hù)，此次討論都將提供一個(gè)全面的見(jiàn)解，可以了解DQN對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的當(dāng)前和潛在影響。

背景

DQN最早是由谷歌DeepMind公司引入的，此后在廣泛的領(lǐng)域得到了大量應(yīng)用。AlphaGo是由DeepMind公司開(kāi)發(fā)的人工智能程序，利用DQN和蒙特卡洛樹(shù)搜索(MCTS)擊敗了以復(fù)雜著稱(chēng)的圍棋世界冠軍。該網(wǎng)絡(luò)在專(zhuān)業(yè)游戲數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，然后通過(guò)自我游戲進(jìn)行微調(diào)。DQN利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力來(lái)處理高維狀態(tài)空間，從而使解決以前難以解決的復(fù)雜問(wèn)題成為可能。

一、DQN在機(jī)器人及其自動(dòng)化的應(yīng)用

1、機(jī)械臂操作

深度Q-學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(DQN)在訓(xùn)練機(jī)械臂執(zhí)行各種任務(wù)方面發(fā)揮了重要作用。這些任務(wù)的范圍從簡(jiǎn)單的對(duì)象操作(例如拾取和放置對(duì)象)到更復(fù)雜的操作(例如制造過(guò)程中的組裝任務(wù))。

這種情況下的狀態(tài)通常由機(jī)械臂的位置和方向、抓取器的狀態(tài)(打開(kāi)或關(guān)閉)以及感興趣對(duì)象的相對(duì)位置和屬性表示。動(dòng)作可以是機(jī)器人手臂關(guān)節(jié)的增量運(yùn)動(dòng)，也可以是抓取器控制命令。獎(jiǎng)勵(lì)可以設(shè)計(jì)為：當(dāng)機(jī)械臂正確地拿起、移動(dòng)或組裝物體時(shí)提供積極獎(jiǎng)勵(lì)，而當(dāng)機(jī)械臂掉落物品或放置錯(cuò)誤時(shí)進(jìn)行懲罰。

在這個(gè)應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)DQN需要構(gòu)建一個(gè)環(huán)境模型，它可以是物理機(jī)械臂的真實(shí)界面，也可以是OpenAI公司的Gym提供的模擬環(huán)境。在這種情況下訓(xùn)練DQN是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要精心設(shè)計(jì)的獎(jiǎng)勵(lì)和對(duì)狀態(tài)-動(dòng)作空間的充分探索。

2、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和無(wú)人機(jī)

DQN正越來(lái)越多地用于訓(xùn)練自動(dòng)駕駛車(chē)輛，包括汽車(chē)和無(wú)人機(jī)，以便在其環(huán)境中安全有效地導(dǎo)航。在自動(dòng)駕駛汽車(chē)的背景下，狀態(tài)可以由傳感器數(shù)據(jù)表示，例如激光雷達(dá)和雷達(dá)讀數(shù)、攝像頭圖像、GPS數(shù)據(jù)和汽車(chē)內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)。動(dòng)作對(duì)應(yīng)于駕駛操作，例如加速、剎車(chē)或轉(zhuǎn)向。獎(jiǎng)勵(lì)將鼓勵(lì)安全高效的駕駛，并對(duì)違反交通規(guī)則或不安全的駕駛行為進(jìn)行懲罰。

對(duì)于無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō)，狀態(tài)可能包括無(wú)人機(jī)的位置、速度、方向、電池狀態(tài)和機(jī)載傳感器(例如攝像頭或深度傳感器)的數(shù)據(jù)。動(dòng)作由無(wú)人機(jī)命令組成，例如每個(gè)旋翼的推力和扭矩的變化(對(duì)于四軸飛行器)，獎(jiǎng)勵(lì)有效地導(dǎo)航到目標(biāo)，并對(duì)墜機(jī)或無(wú)人機(jī)不安全的飛行進(jìn)行懲罰。

3、家庭和工業(yè)自動(dòng)化

在家庭自動(dòng)化中，DQN可以用來(lái)學(xué)習(xí)用戶(hù)習(xí)慣并有效地控制智能家居設(shè)備。狀態(tài)可以用各種因素來(lái)表示，例如一天中的時(shí)間，居民是否在家，哪些設(shè)備正在運(yùn)行，以及當(dāng)前的能源成本。動(dòng)作包括對(duì)不同設(shè)備的命令，例如調(diào)節(jié)恒溫器，開(kāi)燈或關(guān)燈，或啟動(dòng)洗衣機(jī)。獎(jiǎng)勵(lì)將鼓勵(lì)提高能源效率和遵守用戶(hù)的舒適偏好。

工業(yè)自動(dòng)化也有DQN的應(yīng)用。例如在制造業(yè)中，DQN可用于優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，考慮生產(chǎn)線的狀態(tài)、當(dāng)前工作訂單和歷史數(shù)據(jù)，以最大限度地提高效率并最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。在物流領(lǐng)域，DQN可用于控制自動(dòng)叉車(chē)或輸送系統(tǒng)，優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)內(nèi)貨物的高效移動(dòng)。在這些情況下，獎(jiǎng)勵(lì)的設(shè)計(jì)將提高操作效率，降低成本，并保持安全標(biāo)準(zhǔn)。

需要注意的是，這些都是復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，DQN的實(shí)際執(zhí)行將涉及處理許多挑戰(zhàn)，例如高維狀態(tài)和行動(dòng)空間、延遲獎(jiǎng)勵(lì)以及對(duì)安全探索的需求。盡管如此，DQN為解決這些復(fù)雜的控制任務(wù)提供了一種很有前途的方法。

二、DQN在健康與醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

1、個(gè)性化治療建議

在個(gè)性化醫(yī)療領(lǐng)域，DQN可用于推薦針對(duì)個(gè)別患者的治療計(jì)劃。狀態(tài)可能包括患者特定的因素，例如年齡、性別、先前存在的疾病、遺傳信息和疾病的進(jìn)展。動(dòng)作可以代表各種治療方案，例如藥物、劑量、手術(shù)或其他療法。獎(jiǎng)勵(lì)可以根據(jù)患者的結(jié)果來(lái)設(shè)計(jì)，目的是最大化治療效果，最小化副作用或并發(fā)癥。

例如，可以訓(xùn)練DQN為癌癥患者建議個(gè)性化的化療劑量。以下是如何實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的簡(jiǎn)化偽代碼片段：

Python 
  Initialize DQN with random weights
  for each patient:
  Initialize patient's medical state
 while treatment is ongoing:
 Choose action (treatment) from state using policy derived from Q (e.g., ε-greedy)
 Administer treatment and observe reward (treatment effectiveness) and new state (updated medical condition)
 Store transition (state, action, reward, new state) in replay buffer
 Sample random batch from replay buffer
 Compute Q-Learning loss
  Update DQN weights using backpropagation

需要注意的是，在醫(yī)療保健中的實(shí)際應(yīng)用需要嚴(yán)格的驗(yàn)證，并且直接在患者身上使用DQN目前不是標(biāo)準(zhǔn)做法。

2、預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展

DQN可用于根據(jù)患者數(shù)據(jù)和治療計(jì)劃預(yù)測(cè)疾病的進(jìn)展。狀態(tài)將包括當(dāng)前的患者狀況和治療計(jì)劃，動(dòng)作可能代表不同的可能干預(yù)措施，獎(jiǎng)勵(lì)將對(duì)應(yīng)于患者的結(jié)果，例如癥狀改善或疾病消退。

這些應(yīng)用說(shuō)明了DQN在健康和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的潛力。然而，重點(diǎn)注意為這些應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證DQN是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)，仔細(xì)設(shè)計(jì)狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)，以及可靠的測(cè)試以確保安全性和有效性。

三、DQN在金融行業(yè)中的應(yīng)用

1、投資組合管理和交易算法

DQN可以用來(lái)設(shè)計(jì)交易策略和管理投資組合。狀態(tài)將包括當(dāng)前的投資組合持有量，最近的市場(chǎng)趨勢(shì)，以及潛在的其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。動(dòng)作表示各種交易決策，例如購(gòu)買(mǎi)、出售或持有不同的資產(chǎn)。獎(jiǎng)勵(lì)將基于這些行為的盈利能力。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的偽代碼片段來(lái)說(shuō)明實(shí)現(xiàn)：

Python 
 Initialize DQN with random weights
 for each trading period:
 Observe current state (portfolio and market conditions)
 Choose action (trade) from state using policy derived from Q (e.g., ε-greedy)
 Perform action and observe reward (profit/loss) and new state (updated portfolio and market conditions)
 Store transition (state, action, reward, new state) in replay buffer
 Sample random batch from replay buffer
 Compute Q-Learning loss
 Update DQN weights using backpropagation

2、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)

DQN可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。狀態(tài)可以由歷史價(jià)格數(shù)據(jù)和技術(shù)指標(biāo)組成，動(dòng)作可以代表市場(chǎng)運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)(上升、下降或穩(wěn)定)。獎(jiǎng)勵(lì)將根據(jù)這些預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性來(lái)計(jì)算。

3、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

金融機(jī)構(gòu)可以利用DQN來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)、貸款違約風(fēng)險(xiǎn)或與投資組合相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。狀態(tài)可以包括借款人特征、金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)和其他相關(guān)因素。行動(dòng)可以代表不同的風(fēng)險(xiǎn)管理決策，獎(jiǎng)勵(lì)將基于這些決策的財(cái)務(wù)結(jié)果。

這些應(yīng)用可以讓人們了解DQN在金融和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的潛在用途。然而，金融市場(chǎng)以其復(fù)雜性、非平穩(wěn)性和噪聲數(shù)據(jù)而聞名。在這些領(lǐng)域中開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證DQN是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，需要專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)和仔細(xì)處理潛在的陷阱，例如過(guò)擬合和前瞻性偏差。

四、DQN在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和未來(lái)展望

1、樣品的效率

DQN通常需要大量的樣本(經(jīng)驗(yàn))才能有效地學(xué)習(xí)，這在許多數(shù)據(jù)收集昂貴或耗時(shí)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中可能是一個(gè)重大限制。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，由于倫理和實(shí)際問(wèn)題，為每一個(gè)可能的行動(dòng)(治療計(jì)劃)收集患者數(shù)據(jù)是不可行的。

未來(lái)的研究可能會(huì)集中在開(kāi)發(fā)提高樣本效率的新算法上，使DQN在數(shù)據(jù)收集昂貴或有限的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中更加實(shí)用。例如，像H-DQN(分層DQN)這樣的方法將復(fù)雜的任務(wù)分解成更簡(jiǎn)單的子任務(wù)，從而減少了學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)量。

2、探索與開(kāi)發(fā)的困境

在探索(嘗試新行動(dòng)以獲得更多知識(shí))和利用(基于當(dāng)前知識(shí)選擇最佳行動(dòng))之間取得適當(dāng)平衡是將DQN應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的重大挑戰(zhàn)。例如在金融領(lǐng)域，動(dòng)用資金進(jìn)行過(guò)多的探索可能會(huì)導(dǎo)致巨大的損失，而沒(méi)有充分探索的開(kāi)發(fā)可能會(huì)導(dǎo)致次優(yōu)策略。

開(kāi)發(fā)更好的策略來(lái)管理勘探開(kāi)發(fā)權(quán)益可以使DQN在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用中更有效。例如，像自引導(dǎo)DQN這樣的方法可以幫助推動(dòng)更智能的探索，潛在地在金融或自主導(dǎo)航等應(yīng)用中帶來(lái)更好的性能。

3、非穩(wěn)定環(huán)境

現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境經(jīng)常隨著時(shí)間的推移而變化，這違背了Q學(xué)習(xí)固有的穩(wěn)定環(huán)境的假設(shè)。在市場(chǎng)狀況不斷變化的市場(chǎng)預(yù)測(cè)等應(yīng)用中，這可能是一個(gè)重大問(wèn)題。

處理非穩(wěn)定環(huán)境的創(chuàng)新方法可以擴(kuò)展DQN可以應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的范圍。像循環(huán)DQN（R-DQN）這樣的技術(shù)，結(jié)合了時(shí)間依賴(lài)性，可以幫助預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)或其他涉及時(shí)間數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

4、安全性和穩(wěn)健性

在醫(yī)療保健、自動(dòng)駕駛汽車(chē)或網(wǎng)絡(luò)安全等關(guān)鍵應(yīng)用中，DQN必須能夠抵御對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)攻擊，并且不應(yīng)犯下災(zāi)難性錯(cuò)誤。由于它們的“黑箱”性質(zhì)，確保DQN的安全性和魯棒性是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

未來(lái)的發(fā)展可能集中在提高DQN的安全性和穩(wěn)健性上。這可能包括將安全約束納入學(xué)習(xí)過(guò)程，或開(kāi)發(fā)健壯的訓(xùn)練方法，以最大限度地減少災(zāi)難性錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。例如，安全可中斷性可以設(shè)計(jì)到DQN中，允許人類(lèi)安全地中斷人工智能系統(tǒng)并推翻其決策，這在自動(dòng)駕駛或醫(yī)療保健等領(lǐng)域尤其重要。

使DQN更具可解釋性和透明性是另一個(gè)重要的未來(lái)方向。這可能涉及開(kāi)發(fā)可視化和解釋學(xué)到的政策的方法，這在醫(yī)療保健和公共政策等許多領(lǐng)域至關(guān)重要，在這些領(lǐng)域，利益相關(guān)者需要理解和信任人工智能的決策。

5、道德及法律考慮

DQN的使用可能引發(fā)倫理和法律問(wèn)題，特別是在社會(huì)科學(xué)或公共政策等領(lǐng)域使用時(shí)，這些領(lǐng)域的決定可能對(duì)個(gè)人或社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在這些領(lǐng)域應(yīng)用DQN時(shí)，必須考慮公平性、透明度和潛在的意外后果。

隨著人工智能繼續(xù)滲透到社會(huì)中，人們將更加關(guān)注開(kāi)發(fā)做出公平和道德決策的DQN。這可能涉及審計(jì)和減輕決策偏差的方法，或者將道德約束納入學(xué)習(xí)過(guò)程。

結(jié)論

DQN在廣泛的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中有著巨大的發(fā)展前景。從醫(yī)療保健和金融到社會(huì)科學(xué)和環(huán)境，DQN提供了一個(gè)強(qiáng)大的框架，可以從復(fù)雜的高維數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出明智的決策。他們從與環(huán)境的互動(dòng)中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力使他們特別適合動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景。

然而，DQN在現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)現(xiàn)也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。諸如樣本效率、探索和開(kāi)發(fā)困境、獎(jiǎng)勵(lì)、非穩(wěn)定性、安全性、穩(wěn)健性和道德考慮等問(wèn)題都需要仔細(xì)關(guān)注。此外，隨著DQN使用的擴(kuò)展，在決策過(guò)程中越來(lái)越需要更多的可解釋性和透明度。

盡管存在這些挑戰(zhàn)，DQN在實(shí)際應(yīng)用中的未來(lái)前景令人興奮。該領(lǐng)域正在進(jìn)行的研究和進(jìn)展有望提高它們的效率、魯棒性和適應(yīng)性。這些發(fā)展，加上對(duì)道德人工智能和公平?jīng)Q策的日益關(guān)注，正在為DQN為各個(gè)部門(mén)做出重大貢獻(xiàn)并帶來(lái)創(chuàng)新性變革鋪平道路。

總之，DQN在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域呈現(xiàn)出令人興奮的前沿應(yīng)用。隨著不斷完善這些模型并克服它們的局限性，將越來(lái)越接近實(shí)現(xiàn)它們的潛力，并利用它們的力量來(lái)解決復(fù)雜的、現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。這段旅程可能充滿(mǎn)挑戰(zhàn)，但潛在的回報(bào)使它成為一場(chǎng)值得進(jìn)行的冒險(xiǎn)。

原文標(biāo)題：Deep Q-Learning Networks: Bridging the Gap from Virtual Games to Real-World Applications，作者：Yifei Wang