如何快速理解強化學習的概念？馴隻貓就行。比如下面這位爺，巨皮。整天就是跑酷、尿炕、抓沙發，搞到人頭皮發麻、心態爆炸。直到你忍不，決定對它進行殘酷的貓德教育。方案是：
允中 發自 凹非寺
以後在傢，每當它表現出一次守貓德的行為，就獎勵一根貓條；
而每當它皮一次，你就立刻撲過去，咬它的頭……
這樣反復拉扯兩個月之後，你的貓再也不敢皮——
這個過程裡發生的事情，就是 “強化學習”：
一個智能體（你的貓）在與環境（有你的你傢）互動的過程中，在獎勵（貓條）和懲罰（咬頭）機制的刺激下，逐漸學會一套 能夠最大化自身收益的行為模式（安靜，躺平）。
所以其實，養貓跟搞人工智能，道理是一樣的。
強化學習最著名的代表當然是AlphaGo：幾萬盤棋，左右互搏，最後無師自通成獨步天下的圍棋之神。
如果把AlphaGo看作上面例子裡的貓，那在訓練裡，決定它能否獲得“貓條”的每盤棋最終的對弈結果——贏就有好東西吃，輸就要被吃（bushi）。
另外，DeepMind開發出過一個能在57款雅達利遊戲上都超越人類玩傢的智能體，背後依靠的同樣是強化學習算法。
不過這裡的獎勵和懲罰機制就要根據不同的遊戲來具體設計。比如玩最簡單的吃豆人，就可以對每次吃到豆子的行為進行獎勵，對撞到幽靈gg的狀況給予懲罰。
而除在遊戲領域天空海闊之外，強化學習，其實還能拿來搞自動駕駛。
如何訓練AI司機
為更方便地說明這件事怎麼實現，這裡我們借用一個道具：來自亞馬遜雲科技的Amazon DeepRacer。
一輛看上去很概念的小車，跟真車的比例是1比18。 車上安裝處理器、攝像頭，甚至還可以配置激光雷達，為的就是實現自動駕駛——
當然，前提就是我們先在車上部署訓練好的強化學習算法。
算法的訓練需要在虛擬環境中進行，為此Amazon DeepRacer配套一個管理控制臺，裡面包含一個3D賽車模擬器，能讓人更直觀地看到模型的訓練效果。
有這套東西，我們就能自己嘗試從零開始訓練一個AI司機。
具體怎麼做呢？重點來：
假設這是模擬器裡的一條完全筆直的賽道，以及虛擬環境裡的Amazon DeepRacer賽車。
我們的目標是讓賽車以最短的時間沖刺到終點——那麼對於這條賽道而言，最好的選擇就是讓車盡量沿著中線跑，避免因繞路或出界而導致增加時長。
為此，我們可以把賽道切分成多個網格，然後給這些網格賦予不同的分數：
靠近中間的，給更高的分；在兩側的，稍微意思一下；超出賽道范圍的部分屬於無效區域，如果碰到，就要從頭再來。
開跑之後，一開始，賽車並不知道哪一條是最佳路線，隻是在像無頭蒼蠅一樣四處亂撞，很多時候還會沖出賽道。
但後面，隨著試錯的次數越來越多，在獎勵函數的“指揮”下，賽車會逐漸探索出一條能夠獲得最高累積分數的路線。
理想狀況下，一段時間的訓練、迭代之後，算法就會學會“直線”最快這條真理。
而再把算法部署到車上，我們就能收獲一輛會跑直線的賽車。
當然跑直線隻是一種最簡單的情形，實際的賽道一般都更加復雜，很多時候沿中心線跑也並不是最快的路線，為此我們就需要調整訓練的策略和獎勵函數的設計。
實際操作中，具體函數的編寫同樣通過Amazon DeepRacer的管理控制臺完成。
在寫函數之前，我們可以在上面調整模型的超參數，然後定義它的行動空間，規定賽車行駛的速度和轉向時的角度，甚至……還能選擇賽車的皮膚，等等。
Amazon DeepRacer這一整套服務，蠻像一套入門強化學習的可視化教學工具，新手跟著提示也能一步步做下來，大傢如果有興趣，不妨自己試試。
挑戰吉尼斯？
當然，既然說是賽車，自然要追求速度，越快越好。
而如果你想測試一下，自己“培養”出來的AI司機到底夠不夠快的話……
亞馬遜雲科技官方還搞比賽，讓把大傢訓練的AI司機全都拉出來，比一比 ，看看誰才是真正的秋名山車神。
這個聯賽是一個全球范圍內的正經比賽。18年開始辦第一屆，辦到現在，總共有超過10萬人參加。從線上模擬到線下實體比賽，都有。
比賽在全球的機器學習開發者圈子裡已頗有名氣。去年，還跟F1搞過聯名，喊來當時雷諾車隊的車手裡卡多，跟大夥一塊開車。
而中國區也為中國的開發者建立專門的Amazon DeepRacer聯賽。
今年中國區聯賽分為兩個賽季，每個賽季的月賽根據賽道的難易程度和模型訓練難度的不同，分成大眾組和專業組。月賽組別排名靠前的選手，會有機會晉級到下一組別或參加線下比賽。
當然，比賽都有獎品。耳機、鍵盤、音箱……什麼亂七八糟的都有；
而如果你一不小心拿個賽季總冠軍的話，那恭喜你，你可以白嫖一張去拉斯維加斯的機票（還有酒店、大會門票）。
Amazon DeepRacer聯賽的報名是免費的，也沒有職業要求。隻不過如果你沒滿16周歲就來卷，就得需要監護人允許……
今年的比賽還在進行中，現在在官網上註冊賬號，就會自動獲得亞馬遜雲服務上10個小時的訓練時間，並且可以申請價值30美元的“點卡”。
與之同時，亞馬遜雲科技官方還在搞一個“挑戰吉尼斯世界紀錄”的活動，目標是突破4387這個參賽人數數字，申請成為全世界“最大規模的機器學習競賽”。
今年的每個參賽選手都會成為紀錄的一部分——甚至， 每人都有機會得到一張吉尼斯世界紀錄的挑戰證書。
至於這次挑戰的最終結果，會在十月份公佈。
到時，今年的亞馬遜雲科技線上中國峰會將在10月開啟，會上除公佈Amazon DeepRacer吉尼斯挑戰結果，還會有雲計算領域的眾多大咖做分享，以及相關的技術成果展示。
目前，線上峰會已經開啟報名，海報和鏈接在此：
https://summit.awsevents.cn/2022/signin?source=gh/ZsR4xii4TX2Vs20QVMuBJ8myz/eb2C54wsCCG96M=&tab=1&type=2