深度Q学习网络：弥合从虚拟游戏到现实世界应用的深度实世差距

译文 作者： 李睿 2023-08-28 09:00:00人工智能 强化学习（RL）的一个重大进步是深度Q学习网络（DQN）的出现，它可以将深度学习的学习网虚拟力量与Q学习的战略决策能力相结合。

译者 | 李睿

审校 | 重楼

人工智能和机器学习已经深刻地影响了医疗保健、络弥金融、游戏用能源、到现交通运输等各行业领域。差距在涌现的深度实世各种人工智能技术中，强化学习(RL)已经成为解决复杂、学习网虚拟连续决策问题的络弥一种有力工具。强化学习是游戏用人工智能系统通过与环境互动来学习做出决策的一种机器学习。而强化学习的到现一个重大进步是深度Q学习网络（DQN）的出现，它将深度学习的差距力量与Q学习的战略决策能力相结合。

DQN在各种任务中取得了显著的深度实世成功，包括掌握并精通国际象棋、学习网虚拟围棋和扑克等游戏，络弥在这些游戏中，它们的表现超过了人类世界冠军。但是有一个问题随之而来——DQN在这些定义良好的游戏环境中的成功能否转化为更复杂的现实世界应用?

本文将深入研究和探索DQN在跨不同领域的实际应用中的潜力，还将阐明在游戏世界之外部署DQN所遇到的挑战，以及DQN在应对这些挑战和改变现实世界问题解决方面的未来前景。无论是人工智能爱好者、人工智能领域的专业人士，还是对人工智能的未来感到好奇的用户，此次讨论都将提供一个全面的见解，可以了解DQN对现实世界的当前和潜在影响。

背景

DQN最早是由谷歌DeepMind公司引入的，此后在广泛的领域得到了大量应用。AlphaGo是由DeepMind公司开发的人工智能程序，利用DQN和蒙特卡洛树搜索(MCTS)击败了以复杂著称的围棋世界冠军。该网络在专业游戏数据集上进行训练，然后通过自我游戏进行微调。DQN利用神经网络的函数逼近能力来处理高维状态空间，从而使解决以前难以解决的复杂问题成为可能。

一、DQN在机器人及其自动化的应用

1、机械臂操作

深度Q-学习网络(DQN)在训练机械臂执行各种任务方面发挥了重要作用。这些任务的范围从简单的对象操作(例如拾取和放置对象)到更复杂的操作(例如制造过程中的组装任务)。

这种情况下的状态通常由机械臂的位置和方向、抓取器的状态(打开或关闭)以及感兴趣对象的相对位置和属性表示。动作可以是机器人手臂关节的增量运动，也可以是抓取器控制命令。奖励可以设计为：当机械臂正确地拿起、移动或组装物体时提供积极奖励，而当机械臂掉落物品或放置错误时进行惩罚。

在这个应用程序中实现DQN需要构建一个环境模型，它可以是物理机械臂的真实界面，也可以是OpenAI公司的Gym提供的模拟环境。在这种情况下训练DQN是一项复杂的任务，需要精心设计的奖励和对状态-动作空间的充分探索。

2、自动驾驶汽车和无人机

DQN正越来越多地用于训练自动驾驶车辆，包括汽车和无人机，以便在其环境中安全有效地导航。在自动驾驶汽车的背景下，状态可以由传感器数据表示，例如激光雷达和雷达读数、摄像头图像、GPS数据和汽车内部状态数据。动作对应于驾驶操作，例如加速、刹车或转向。奖励将鼓励安全高效的驾驶，并对违反交通规则或不安全的驾驶行为进行惩罚。

对于无人机来说，状态可能包括无人机的位置、速度、方向、电池状态和机载传感器(例如摄像头或深度传感器)的数据。动作由无人机命令组成，例如每个旋翼的推力和扭矩的变化(对于四轴飞行器)，奖励有效地导航到目标，并对坠机或无人机不安全的飞行进行惩罚。

3、家庭和工业自动化

在家庭自动化中，DQN可以用来学习用户习惯并有效地控制智能家居设备。状态可以用各种因素来表示，例如一天中的时间，居民是否在家，哪些设备正在运行，以及当前的能源成本。动作包括对不同设备的命令，例如调节恒温器，开灯或关灯，或启动洗衣机。奖励将鼓励提高能源效率和遵守用户的舒适偏好。

工业自动化也有DQN的应用。例如在制造业中，DQN可用于优化生产计划，考虑生产线的状态、当前工作订单和历史数据，以最大限度地提高效率并最大限度地减少停机时间。在物流领域，DQN可用于控制自动叉车或输送系统，优化仓库内货物的高效移动。在这些情况下，奖励的设计将提高操作效率，降低成本，并保持安全标准。

需要注意的是，这些都是复杂的现实场景，DQN的实际执行将涉及处理许多挑战，例如高维状态和行动空间、延迟奖励以及对安全探索的需求。尽管如此，DQN为解决这些复杂的控制任务提供了一种很有前途的方法。

二、DQN在健康与医学中的应用

1、个性化治疗建议

在个性化医疗领域，DQN可用于推荐针对个别患者的治疗计划。状态可能包括患者特定的因素，例如年龄、性别、先前存在的疾病、遗传信息和疾病的进展。动作可以代表各种治疗方案，例如药物、剂量、手术或其他疗法。奖励可以根据患者的结果来设计，目的是最大化治疗效果，最小化副作用或并发症。

例如，可以训练DQN为癌症患者建议个性化的化疗剂量。以下是如何实现这一点的简化伪代码片段：

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，在医疗保健中的实际应用需要严格的验证，并且直接在患者身上使用DQN目前不是标准做法。

2、预测疾病进展

DQN可用于根据患者数据和治疗计划预测疾病的进展。状态将包括当前的患者状况和治疗计划，动作可能代表不同的可能干预措施，奖励将对应于患者的结果，例如症状改善或疾病消退。

这些应用说明了DQN在健康和医学领域的潜力。然而，重点注意为这些应用程序开发和验证DQN是一项复杂的任务，需要专业的领域知识，仔细设计状态、动作和奖励，以及可靠的测试以确保安全性和有效性。

三、DQN在金融行业中的应用

1、投资组合管理和交易算法

DQN可以用来设计交易策略和管理投资组合。状态将包括当前的投资组合持有量，最近的市场趋势，以及潜在的其他相关经济指标。动作表示各种交易决策，例如购买、出售或持有不同的资产。奖励将基于这些行为的盈利能力。

以下是一个简化的伪代码片段来说明实现：

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、预测市场趋势

DQN可以根据历史数据和其他相关经济指标来预测市场趋势。状态可以由历史价格数据和技术指标组成，动作可以代表市场运动的预测(上升、下降或稳定)。奖励将根据这些预测的准确性来计算。

3、财务风险评估

金融机构可以利用DQN来评估信用风险、贷款违约风险或与投资组合相关的风险。状态可以包括借款人特征、金融市场数据和其他相关因素。行动可以代表不同的风险管理决策，奖励将基于这些决策的财务结果。

这些应用可以让人们了解DQN在金融和经济领域的潜在用途。然而，金融市场以其复杂性、非平稳性和噪声数据而闻名。在这些领域中开发和验证DQN是一项具有挑战性的任务，需要专业的领域知识和仔细处理潜在的陷阱，例如过拟合和前瞻性偏差。

四、DQN在现实应用中的挑战和未来展望

1、样品的效率

DQN通常需要大量的样本(经验)才能有效地学习，这在许多数据收集昂贵或耗时的现实场景中可能是一个重大限制。例如，在医疗保健领域，由于伦理和实际问题，为每一个可能的行动(治疗计划)收集患者数据是不可行的。

未来的研究可能会集中在开发提高样本效率的新算法上，使DQN在数据收集昂贵或有限的现实场景中更加实用。例如，像H-DQN(分层DQN)这样的方法将复杂的任务分解成更简单的子任务，从而减少了学习所需的数据量。

2、探索与开发的困境

在探索(尝试新行动以获得更多知识)和利用(基于当前知识选择最佳行动)之间取得适当平衡是将DQN应用于现实问题的重大挑战。例如在金融领域，动用资金进行过多的探索可能会导致巨大的损失，而没有充分探索的开发可能会导致次优策略。

开发更好的策略来管理勘探开发权益可以使DQN在现实世界的应用中更有效。例如，像自引导DQN这样的方法可以帮助推动更智能的探索，潜在地在金融或自主导航等应用中带来更好的性能。

3、非稳定环境

现实世界的环境经常随着时间的推移而变化，这违背了Q学习固有的稳定环境的假设。在市场状况不断变化的市场预测等应用中，这可能是一个重大问题。

处理非稳定环境的创新方法可以扩展DQN可以应用的现实问题的范围。像循环DQN（R-DQN）这样的技术，结合了时间依赖性，可以帮助预测市场趋势或其他涉及时间数据的应用。

4、安全性和稳健性

在医疗保健、自动驾驶汽车或网络安全等关键应用中，DQN必须能够抵御对抗性网络攻击，并且不应犯下灾难性错误。由于它们的“黑箱”性质，确保DQN的安全性和鲁棒性是一个重大挑战。

未来的发展可能集中在提高DQN的安全性和稳健性上。这可能包括将安全约束纳入学习过程，或开发健壮的训练方法，以最大限度地减少灾难性错误的风险。例如，安全可中断性可以设计到DQN中，允许人类安全地中断人工智能系统并推翻其决策，这在自动驾驶或医疗保健等领域尤其重要。

使DQN更具可解释性和透明性是另一个重要的未来方向。这可能涉及开发可视化和解释学到的政策的方法，这在医疗保健和公共政策等许多领域至关重要，在这些领域，利益相关者需要理解和信任人工智能的决策。

5、道德及法律考虑

DQN的使用可能引发伦理和法律问题，特别是在社会科学或公共政策等领域使用时，这些领域的决定可能对个人或社会产生深远影响。在这些领域应用DQN时，必须考虑公平性、透明度和潜在的意外后果。

随着人工智能继续渗透到社会中，人们将更加关注开发做出公平和道德决策的DQN。这可能涉及审计和减轻决策偏差的方法，或者将道德约束纳入学习过程。

结论

DQN在广泛的现实应用中有着巨大的发展前景。从医疗保健和金融到社会科学和环境，DQN提供了一个强大的框架，可以从复杂的高维数据中学习并做出明智的决策。他们从与环境的互动中学习和适应的能力使他们特别适合动态和复杂的现实世界场景。

然而，DQN在现实世界的实现也面临着巨大的挑战。诸如样本效率、探索和开发困境、奖励、非稳定性、安全性、稳健性和道德考虑等问题都需要仔细关注。此外，随着DQN使用的扩展，在决策过程中越来越需要更多的可解释性和透明度。

尽管存在这些挑战，DQN在实际应用中的未来前景令人兴奋。该领域正在进行的研究和进展有望提高它们的效率、鲁棒性和适应性。这些发展，加上对道德人工智能和公平决策的日益关注，正在为DQN为各个部门做出重大贡献并带来创新性变革铺平道路。

总之，DQN在人工智能和机器学习领域呈现出令人兴奋的前沿应用。随着不断完善这些模型并克服它们的局限性，将越来越接近实现它们的潜力，并利用它们的力量来解决复杂的、现实世界的问题。这段旅程可能充满挑战，但潜在的回报使它成为一场值得进行的冒险。

原文标题：Deep Q-Learning Networks: Bridging the Gap from Virtual Games to Real-World Applications，作者：Yifei Wang

责任编辑：华轩 来源： 51CTO 强化学习深度学习人工智能

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