模仿学习在强化学习 (RL) 中发挥着关键作用，它提供了一种使用专家演示来初始化或引导 RL 代理的方法。代理不是纯粹通过试错来学习，而是观察和模仿来自高质量示例（例如人类专家或预先录制的数据）的行为。这种方法在复杂环境中特别有用，在这些环境中，随机探索效率低下或不安全。例如，在机器人技术中，手动编程精确的动作具有挑战性，但模仿学习允许机器人复制观察到的动作，例如抓取物体，然后再通过 RL 对其进行改进。行为克隆（直接从数据复制动作）或逆强化学习（推断专家行为背后的奖励函数）等方法在这里是常用的技术。
将模仿学习与 RL 集成通常涉及使用演示来引导代理的策略。例如，像近端策略优化 (PPO) 这样的 RL 算法可能会从在专家数据上预训练的策略开始，然后通过环境交互来改进它。这种混合方法减少了探索无关动作所花费的时间。一个实际的例子是训练自动驾驶汽车：用人类驾驶数据初始化代理可以帮助它避免灾难性的错误（例如偏离道路），同时允许 RL 稍后处理演示中未涵盖的边缘情况。然而，模仿学习的有效性取决于专家数据的质量和多样性。如果演示受到限制或欠佳，代理可能会继承偏差或无法适应新的场景。
模仿学习在 RL 中的主要优势包括更快的收敛速度和更安全的探索。通过从合理的策略开始，代理在随机动作上花费的时间更少，而在改进接近最优的行为上花费的时间更多。例如，在游戏 AI 中，使用录制的人类游戏玩法训练代理玩视频游戏可以显着减少达到人类水平性能所需的训练步骤数量。但是，仍然存在挑战。如果专家数据没有涵盖所有可能的状态（例如，罕见的故障模式），代理可能会在未见过的情况下挣扎。此外，过度依赖演示可能会限制创造力——代理可能无法发现超出专家方法的更好策略。将模仿学习与 RL 的探索能力相结合有助于平衡这些权衡，使其成为工业自动化或医疗保健机器人等实际应用中的实用工具。