元强化学习 (meta-RL) 是一种机器学习方法，它使智能体能够通过利用先前的经验来学习如何快速适应新任务。 与传统的强化学习 (RL) 不同，在传统的强化学习中，智能体通过试错来学习单个任务，而元强化学习侧重于训练智能体以推广到多个任务。 目标是开发一种学习算法或策略，该算法或策略可以通过最少的额外训练来快速适应未见过的场景。 例如，通过元强化学习训练的机器人可以学习在模拟中导航各种地形，然后只需进行少量试验即可适应新的真实世界环境。
元强化学习通常在两个阶段运行：元训练和元测试。 在元训练期间，智能体接触到相关任务的分布，例如不同的迷宫配置或游戏级别。 智能体学习一种高级策略（“元策略”），该策略捕获跨任务的共享模式，从而使其能够在面对新任务时快速调整其行为。 例如，在导航任务中，元策略可能会学习识别常见的障碍物或捷径。 在元测试期间，智能体使用此元策略以有限的数据（通常只是几个 episode）适应新任务。 像模型无关元学习 (MAML) 这样的算法通过优化模型参数来形式化这一点，以便可以通过梯度下降在新任务上轻松进行微调。 这个过程通常涉及一个“内循环”（特定于任务的适应）和一个“外循环”（跨任务的元策略更新）。
元强化学习的应用包括机器人技术，在这种技术中，智能体必须适应动态环境，以及调整到用户偏好的个性化推荐系统。 一个实际的例子是训练无人机以稳定在不同的风况下：元强化学习将使其能够在体验了各种模拟后快速适应新的风模式。 挑战包括计算复杂性，因为训练需要与许多任务交互，并确保元策略不会过度拟合到训练任务。 尽管存在这些障碍，但元强化学习为更灵活和具有样本效率的 AI 系统提供了一条有希望的途径，尤其是在需要快速适应的情况下。 开发人员可以探索像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架，并结合像 Garage 或 RLlib 这样的库来实现元强化学习算法。