强化学习应用
本章节介绍强化学习在游戏AI和科学研究中的重要应用案例。
内容概览
游戏AI
从Atari到围棋、电竞和开放世界游戏：DQN、AlphaGo/AlphaZero/MuZero、OpenAI Five、AlphaStar、Voyager、CICERO。
RL在科学中的应用
分子设计与药物发现、蛋白质结构、芯片设计、核聚变等离子体控制、数学发现（FunSearch）、材料科学。
核心价值
强化学习在应用中展现了独特的价值：
- 超越人类表现：在围棋、星际争霸等领域超越顶尖人类选手
- 发现新知识：找到人类未曾想到的策略和解决方案
- 自动化决策：在复杂环境中实现自主决策
- 跨领域通用：同样的RL框架可以应用于截然不同的领域