探索-利用困境是决策系统中的一个基本挑战，需要你在收集新信息（探索）与利用现有知识最大化收益（利用）之间进行平衡。简单来说，它是在尝试新事物看是否更好与坚持现有有效方法之间的选择困境。例如，音乐流媒体服务可能需要决定是推荐用户喜欢的歌曲（利用）还是推荐新歌曲（探索）以保持播放列表的新鲜感。过度强调利用可能导致停滞，而过度探索可能会在糟糕的选择上浪费资源。
一个经典的例子是网站开发中的 A/B 测试。假设你正在优化网站“立即购买”按钮的颜色。利用意味着总是使用历史上转化效果最好的颜色，而探索涉及测试新的颜色，看看它们是否表现更好。另一个场景是强化学习，AI 智能体学习如何在迷宫中导航：利用已知路径可快速获得奖励，但探索新路径可能会发现更短的路径。开发者在调整机器学习模型时经常面临这种权衡——坚持使用效果良好的超参数与尝试新的配置，这可能会提高准确性。
为了管理这种平衡，会使用 ε-贪婪（epsilon-greedy）（例如，95% 利用，5% 探索）或汤普森采样（Thompson sampling）（概率探索）等策略。例如，在推荐系统中，你可能使用多臂老虎机算法根据用户反馈动态调整探索率。上限置信区间（Upper Confidence Bound，UCB）是另一种优先考虑不确定性高但有潜力的行动的方法。正确的方法取决于具体情境：短期任务可能偏向利用，而长期目标受益于早期探索。理解这种权衡有助于开发者设计能够在高效适应的同时不牺牲可靠性的系统。