張哲誠副教授/逢甲大學資訊工程學系

強化學習（Reinforcement Learning, RL）是一種與監督式和非監督式學習完全不同的學習方式，它的靈感來自智能體或代理（Agent）透過與環境（Environment）的互動來學習最佳行為策略。不同於監督式學習需要明確的標籤答案，強化學習的回饋訊號通常以獎勵（Reward）或懲罰（Penalty）的形式呈現，智能體需要不斷地嘗試，再根據獎懲訊號逐步改善決策。

強化學習的基本架構包括四個要素：狀態（State）、動作（Action）、策略（Policy）以及獎勵函數（Reward Function）。智能體在某個狀態下根據策略選擇一個動作，環境會因此轉換到新的狀態並回饋獎勵，智能體再依此更新策略，目標是在長期互動中最大化累積獎勵，這樣子的架構會讓強化學習特別適合處理序列決策問題，例如：遊戲、資源分配與自動駕駛等。

隨著深度學習（Deep Learning）的發展，深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）成為熱門研究方向，它結合神經網路的特徵學習能力，使演算法能處理影像、語音等高維度輸入資料。強化學習的經典成功案例包括AlphaGo透過自我對弈學習擊敗人類圍棋高手、機器人學會行走與操作物體、以及在複雜的模擬環境中自動發現創新的策略。

然而，強化學習也面臨不少挑戰，其中最主要的是探索與利用的平衡（Exploration vs. Exploitation），智能體需要在嘗試新動作以發現更好的策略（探索）與使用既有知識以獲得穩定獎勵（利用）之間取得平衡。目前，強化學習被視為最接近通用人工智慧的重要途徑之一，因為它不僅能處理靜態的模式辨識問題，更能處理動態的策略學習，在未來AI的發展中具有重要的關鍵意義。