什么是逆强化学习？ 逆强化学习 (IRL) 是一种通过观察智能体的行为来推断其潜在奖励函数的技术。与传统的强化学习 (RL) 不同，传统强化学习中智能体学习策略以最大化预定义奖励，而 IRL 从观察到的行为（例如专家演示）出发，反向推导哪些奖励会使这些行为成为最优。当奖励函数难以手动设计或尝试复制复杂的人类行为时，这种方法特别有用。例如，自动驾驶汽车系统可以使用 IRL 通过分析人类驾驶模式来推断人类驾驶员遵循的隐性“规则”，而不是为每种场景精心设计奖励。
IRL 的工作原理 IRL 算法通常会分析一组专家轨迹（状态和动作序列），以估计一个能够解释专家行为的奖励函数。一种常见方法是解决一个优化问题：推断出的奖励函数应使专家的策略相对于其他可能的策略看起来是最优的。例如，最大熵 IRL 方法假设专家的动作在概率上是最优的，倾向于选择能够以最高不确定性（熵）解释观察到行为的奖励函数。另一种方法，学徒学习 (Apprenticeship Learning)，迭代地调整奖励函数，以最小化专家表现与智能体学习策略之间的差异。这些方法通常需要反复解决 RL 问题，这可能计算量很大，但能使系统泛化到仅仅模仿之外。
应用与挑战 IRL 广泛应用于机器人学、自主系统和行为建模。例如，一个通过人类演示学习组装家具的机器人可能会使用 IRL 来推断与任务完成速度和安全相关的奖励，即使这些目标没有明确编程。在医疗保健领域，IRL 可以通过分析治疗依从性数据来模拟患者的决策。然而，主要挑战包括模糊性（多个奖励函数可以解释相同的行为）和可扩展性（复杂环境需要大量的计算）。为了解决模糊性，一些方法引入了正则化或关于合理奖励的先验知识。尽管存在这些挑战，IRL 提供了一个强大的框架，用于理解意图并在奖励工程不切实际的场景中迁移技能。