探索和利用是 AI 决策中的基本概念，尤其是在强化学习 (RL) 中。 探索涉及尝试新动作以收集有关环境的信息，而利用则使用现有知识来最大化即时奖励。 在两者之间取得平衡至关重要：过多的探索会导致效率低下，而过度的利用则可能错过更好的长期策略。 这种权衡对于使 AI 智能体能够有效地学习和适应动态场景至关重要。
一个经典的例子是多臂老虎机问题，其中智能体必须在具有未知赔付概率的老虎机之间进行选择。 如果智能体仅通过拉动先前给出最高奖励的杠杆进行利用，它可能会忽略平均赔付更好的机器。 相反，过度的探索会将资源浪费在明显较差的选择上。 epsilon-greedy 等 RL 算法通过以小概率 (epsilon) 随机探索，同时主要利用最知名的动作来解决这个问题。 另一种方法是 置信上限 (UCB)，它量化每个动作的潜在回报周围的不确定性，从而根据统计界限优先选择具有高不确定性（探索）或高预期回报（利用）的动作。 这些机制确保智能体在学习时逐渐从探索转向利用。
这种平衡取决于问题的上下文。 在推荐系统中，探索可能会测试新内容，以避免过度拟合用户历史记录，而利用则优先考虑已知的偏好。 在机器人技术中，机器人可能会探索新的运动以适应湿滑的表面，但在熟悉的环境中利用稳定的运动。 权衡也会随时间变化：在训练的早期，探索占主导地位以构建知识，而随着智能体的成熟，利用会增加。 但是，在非平稳环境（例如，不断变化的用户偏好）中，智能体必须定期重新访问探索以避免过时的策略。 有效的实现通常将算法技术（例如，衰减探索率）与特定领域的约束（例如，自动驾驶汽车中的安全限制）相结合，以务实地管理这种平衡。