诚如在之前文章提到的，机器学习按照从那里学的角度可以分为：监督学习，无监督学习和强化学习三大类。之前的文章大多数都是介绍的前两类，而第三类强化学习（RL）确是最接近我们所想象的人工智能。
强化学习简介
强化学习（RL）就是在环境中与环境的互动不停地学习的，非常像人类学习走路，学习骑车，学习游泳等等。
想象一下自己刚刚开始学习骑自行车的样子，东扭西歪的，还摔过不少跤，最后才逐渐熟练掌握的。这种东扭西歪的动作恰恰就是对周围环境的不停反馈，如果动作不当摔倒了，就是个负反馈，下次再做这个动作就要小心了。用力蹬踏板的时候车子就向前走，这就是个正反馈，要继续保持这个动作前进。
与学习监督学习和非监督学习不一样，强化学习涉及到环境(Environment)，反馈(Reward)，智能体(Agent)，Action（行动）并不是写几段Python代码，找个数据库就能开始学习的。还好，现在有有如OpenAI这样的开源平台，让初学者能够很快通过游戏的形式上手强化学习的项目。
在这里我简单介绍一个OpenAI 里面的小游戏，抛砖引玉让大家理解一下什么是强化学习。
OpenAI
OpenAI 的gym里面有一个叫(cart_pos的小游戏)[gym.openai.com]，就是水平方向上有一个可以左右移动的平台，平台上有一个木棍，在重力的作用下会左右摇摆，你要做的事情就是左右移动平台使其保持平衡不要掉下来。
游戏的环境参数实际上就是如下图的四个变量：
[Horizontal Position,Horizontal Velocity, Angle of Pole, Angular Velocity]
首先以最简单的方式造一个机器人。
# Gotta import gym!
import gym
# Make the environment, replace this string with any
# from the docs. (Some environments have dependencies)
env = gym.make('CartPole-v0')
# Reset the environment to default beginning
env.reset()
# Using _ as temp placeholder variable
for _ in range(1000):
# Render the env
env.render()
# 这里是关键
env.step(env.action_space.sample()) # take a random action
这段代码不多解释，可以参考官方网文档, 其中最关键的是这一句
env.step(env.action_space.sample())
我们实际上是让平台随机移动，可以想象结果是这样的。
代码控制Agent
一般学习的对象我们叫做机器人或者Agent， 我们怎么简单地让这个Agent 智能一下呢？
最简单的方法就是当棍子向左偏的时候(Angle >0)就向右移动(Action = 1)，向右偏（Angle<=0）就向左移动(Action = 0)。代码实现如下:
注意，四个环境变量是需要在obseervation中提取出来的，角度参数就是pole_ang
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
# print(env.action_space.)
# #> Discrete(2)
# print(env.observation_space)
# #> Box(4,)
observation = env.reset()
for t in range(1000):
env.render()
cart_pos , cart_vel , pole_ang , ang_vel = observation
# Move Cart Right if Pole is Falling to the Right
# Angle is measured off straight vertical line
if pole_ang > 0:
# Move Right
action = 1
else:
# Move Left
action = 0
# Perform Action
observation , reward, done, info = env.step(action)
print(observation)
效果如下，虽然还是不稳定，但是比让平台随机移动还是有了点效果。
总结
注意上面通过if语句实现对Agent的控制，是完全没有用到机器学习的，因为逻辑是写死的，机器根本就没有“学习”的过程。
这里用这个例子只是简单让读者理解强化学习是什么，就是向人一样，通过行动和环境的反馈不停地修正进行学习的。后续的文章会引入神经网路，让机器学起来。
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