提到人工智能呀，大家普遍的认识，是应用在图像处理、文字生成这两类。其实，还有一个领域也挺有意思，那就是强化学习。
机器人AlphaGo打败人类围棋冠军这件事，就是强化学习的一个应用。除此之外，自动驾驶，自动游戏玩家，也是它的应用范畴。
为便于大家理解，举几个图例。
下面是机器狗学走路的例子。它一开始只能趔趔趄趄地站稳，1000次之后，能移动了。1800次之后，健步如飞。
下图是打砖块的游戏。这完全由机器人操作。它根据前4帧图像就可以判断出当前的形势，然后给出最佳行为。
下面这个，是强化学习经典的入门HelloWord。木板顶一跟棍子，棍子会随机倒下，你通过移动位置保持它不倒。
说白了，强化学习和马戏团训练狗熊类似。驯兽师会对狗熊的动作，给予奖励或者惩罚，让狗熊的行为按照趋利避害的方向发展，最后它就能走独木桥了。迁移到AI下棋的场景也是一样，如果下这一步棋能赢，那它就会依照能赢的方向进化。
说得这么玄乎，那具体如何实现呢？其实并不难。为此，我还写了个配套游戏来讲解。
如上图所示，话说有个古代人穿越到了现代。他很想快点回去结婚，不然新娘就改嫁了。因此，他得赶紧找到穿越之门。不过，寻门之路充满了艰辛。他需要吃鸡腿续命，也需要躲开雷电的伤害。
我通过强化学习，搞了自动玩这个游戏的算法。如下图所示，time是尝试次数，step表示走了多少步，reward表示得分，找到穿越之门可得100分。下图完全是机器自动操作。
到后面，随着地图复杂，他甚至可以自己学会吃鸡腿，躲避雷电，而且以最简路径找到大门。
下面，咱就连做带学，搞搞这个项目。经过这个项目，你可以了解强化学习中最基础的、入门级别的Q-Learning算法。
有游戏编程经验的朋友，可以直接略过这部分。没有基础的朋友，留下来看看。否则影响后面的理解。
我喜欢写游戏，我从2011年就写棋牌类游戏。我感觉，写游戏更考验编程逻辑能力。
比如，你把一个数组转化为地图。
比如下面这组数据。
game_map=[[1,1,1,1,1,1],[1,0,0,0,0,1],[1,0,0,0,0,1],[1,0,0,0,0,1],[1,1,1,1,1,1]]它是一个5行6列的二维数组。我们可以认为它就是个Excel表格。
如果用1表示围墙，0表示空地，那么你要做的，其实就是把数字换成图片。
fromtkinterimport*fromPILimportImageTk,Imagerows=len(game_map)#数组行数cols=len(game_map[0])#数组列数cell_size=48#一个格子的尺寸width=cell_size*cols#画面总宽度height=cell_size*rows#画面总高度defdraw(canvas,game_map):#白色幕布canvas.create_rectangle(0,0,width,height,fill="white")foryinrange(rows):#循环格子forxinrange(cols):v=game_map[y][x]#根据元素画出图形cell_x=x*cell_sizecell_y=y*cell_size#画出围墙ifv==1:canvas.create_image(cell_x,cell_y,anchor='nw',image=wall_img)root=Tk()wall=Image.open("wall.png")#加载一个围墙图片wall_img=ImageTk.PhotoImage(wall)canvas=Canvas(root,width=width,height=height)canvas.pack()draw(canvas,game_map)root.mainloop()如果用python实现，那就是上面的代码。其实，我用多种编程语言都写过，基本就是循环元素然后在画布上绘制。
结果如下：
而角色和道具的引入，其实是加一些定义。比如2代表人物，3代表鸡腿，4代表雷电，5代表大门。
##0空，1墙，2人，3鸡腿，4雷电，5穿越之门game_map=[[1,1,1,1,1,1],[1,2,0,3,0,1],[1,0,0,0,0,1],[1,0,4,0,5,1],[1,1,1,1,1,1]]反映到代码上，则是多一些if和else的判断。
你或许以为这没啥厉害的。实际上，只需要改一改数组，就可以让你大开眼界。
了解了吧，你花钱充的关卡和道具，只不过是人家捏造的数组。
那么，如果让人物动起来呢？
地图贯穿游戏的核心。人物在地图上走，其实也是改变数组中的元素。
人物元素所在的位置，可以用它在数组中的下标来表示。
##0空，1墙，2人game_map=[[1,1,1,1],[1,0,0,1],[1,2,0,1],[1,1,1,1]]在上面的地图中，人物2的坐标是p=game_map[2][1]也就是(2,1)，表示第3行第2列。
如果人物要往上走，比如此时你按下了向上的方向键。表现在数据里，其实就是行的索引减去1，列的索引不变，变成下面这样。
##0空，1墙，2人game_map=[[1,1,1,1],[1,2,0,1],[1,0,0,1],[1,1,1,1]]这个变化，如果画出来，那就是游戏人物往上走了一格。其实，小数据量下，直接看数组也能看出来。
找到了目的地，或者吃了鸡腿、误入了雷电，这些如何判断与反馈呢？
##0空，1墙，2人，5门game_map=[[1,1,1,1],[1,2,5,1],[1,0,0,1],[1,1,1,1]]上面的数据中，5大门的位置我们是知道的，是(1,2)第2行的第3列。那么现在2人物位于(1,1)，如果它往右走一步，就变成了(1,1+1)，这样就和5大门重叠了，其实就是进入了大门。如果我们设置一个game_win游戏胜利的变量，此时可以将它置为true。
而吃到鸡腿、踏入雷区也是一样判断，只不过是给total_reward总奖励这个变量+10或者-20的区别。
说实话，我真的很想写游戏教程，很有意思。不过下面该讲人工智能啦。
针对上面的游戏，我们来编写强化学习算法流程。
在介绍强化学习之前，首先要讲几个基本概念。也就是术语啊，不懂术语不算入门。
我打算用一句话把几个概念说完，一说大家都懂。
强化学习，就是训练智能体（Agent）在环境（Environment）中，以奖励（Reward）为引导信号，让它可以基于当前状态（State）作出合理动作（Action）的一种策略（Policy）学习。
这一句话，在书里得讲好几个章节。我用一段话解释。
好了，了解完这些虚的概念，我们将思路迁移到代码。
本文要讲的Q-Learning强化学习算法，是一种计算方法，就像是3×7=21一样，它不依赖于任何框架，python环境即可。
首先，我们来建立一个类，这个类里面要有智能体的一些概念，比如环境、状态、动作等。
我们新建一个environment.py文件，这里面将包含那些元素与数据。
游戏中的环境，就是地图。为了便于学习，我们先准备一个简单的地图。
如下所示，这是一个5行6列的地图数组。一圈围墙，里面就一个人和一个门。
#1围墙，0空地，2人物，5目的地MAP=[[1,1,1,1,1,1],[1,2,0,0,0,1],[1,0,0,0,0,1],[1,0,0,5,0,1],[1,1,1,1,1,1]]为了便于低成本观察，我们搞一个很有意思的替换。现在很多图形文字可以在控制台打印了，我们将数字替换成图形字符。
vdict={0:"",1:"",2:"",3:"",4:"",5:""}str_map='\n'.join([''.join([vdict[i]foriinline])forlineinMAP])print("当前地图为:")print(str_map)这时再打印这个地图数据，就是下面这样：
哈哈，这样就很直观了。
在environment.py中，写一个EnvAgent类，算是智能体、环境的合集。里面包含很多信息。
classEnvAgent():def__init__(self):self.map=copy.deepcopy(MAP)#地图self.x=1#x坐标self.y=1#y坐标self.step=0#走了多少步self.total_reward=0#获得多少奖励self.is_end=False#游戏是否结束……其中，self.x和self.y就是智能体当前位置，我们把它初始化在(1,1)这个点，也就是左上角的位置。
除此之外，step是走了多少步，total_reward是获得多少奖励。
下面再来说一下动作。游戏里的人物有4个动作，分别是：向上、向下、向左、向右。
我们分别用0、1、2、3表示上下左右。人物往任意方向移动，会触发一些变化，代码如下：
DX=[-1,1,0,0]DY=[0,0,-1,1]classEnvAgent():……#根据指令，更新坐标，计算奖励definteract(self,action):assertself.is_endisFalsenew_x=self.x+DX[action]#新坐标new_y=self.y+DY[action]new_pos=self.map[new_x][new_y]self.step+=1reward=0ifnew_pos==1:#新位置是墙，保持原地，奖励0returnreward#其他区域可走，更新人物坐标self.x=new_xself.y=new_yifnew_pos==0:#新位置是空地reward=0elifnew_pos==5:#新位置是大门，更新坐标，奖励分数self.map[new_x][new_y]=0reward=100self.is_end=True#游戏结束self.total_reward+=rewardreturnreward……interact这个函数，作用是根据传来的action进行改变，并获取走这一步的收益值。
DX=[-1,1,0,0]和DY=[0,0,-1,1]巧妙地对应上、下、左、右的0、1、2、3。我们看，向上走action是0，那DX[0]=-1说明行的索引-1，DY[1]=0则表示列位置不变。同理，向右是3，DX[3]=0,DY[3]=1就是行不变，列向右移动1格。
移动完毕之后，获得一个新位置new_pos。然后对新位置进行判断。
这是基础的设置，算是最小闭环。如果你想要拓展，其实就是多加几个判断，例如遇到鸡腿加分，遇到闪电减分。
强化学习里的这个状态，我认为叫“局势”更为贴切。
这个游戏里面，刚开局时，人物距离大门很远，这是一种状态。人物和大门挨着，再走一步就胜利了，这也是一种状态。
两种状态下，同样是右移一格的动作，获得的奖励是不一样的。因此，脱离了环境的状态是没有意义的。这就是我觉得“局势”更贴切的原因。强化学习就是要在某种环境下，根据状态作出有最大奖励值的动作。
在这个游戏里面，有几种状态呢？
classEnvAgent():@propertydefstate_num(self):#状态数rows=len(self.map)cols=len(self.map[0])returnrows*cols@propertydefpresent_state(self):#当前的状态cols=len(self.map[0])returnself.x*cols+self.y……结论是有几个格子就有几种状态。要获取自己目前处于什么状态，计算一下当前的位置就可以了。
大家需要注意。这里的状态是一维数组。地图是5×6，而它的状态却需要用第29种状态来表示。
正常情况下，人物不会出现在围墙上。状态应该减去四面围墙，应该是(5-2)×(6-2)=12种状态。但实际上这对于结果影响不大，此处便于理解不做更细致处理。
到这里，准备工作就完成了。看我上面讲了那么多，其实就54行代码。
下面，就该强化学习上场啦。哈哈，整个项目，总共不超过100行代码。
我还是先上代码吧。新建一个qlearning.py文件，代码如下：
我们看到，一开始它四处乱撞，但是从第6次开始便可以稳定在4步内直捣黄龙。
如果代码能跑通，你可以自己设计一下地图，扩大一下面积，加点其他道具，让它探索试试。
虽然只有几十行代码，但这也可能是本文最烧脑的地方。它的核心原理就在这儿。
Q-Learning算法首先讲一个Q。我们看代码中有一个Q=np.zeros((e.state_num,4))。这里定义了一个全为0的矩阵。
这个矩阵的行数是状态数量，也就是5×6等于30个状态。列数是行为数量，就是上下左右4种行为。打印下来是这样的格式：
array([[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],……[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.]])它究竟想要干什么呢？
其实它是想穷举所有状态下，每种动作的预测收益得分。
如果我们能知道人生在每个路口往哪个方向走，能得多少分。那么我们就能以它为参考，作出一个高分选择。这个Q就是一张十字路口预测表。
上图所示，18号位置，往左走一步就胜利了，因此这个动作的得分是100。相对而言，如果往上走就远离目标了，预计会减分。这就是Q-Learning算法的核心。
那么重点来了，这里面的值是如何确定的呢？
还记得我们前面给智能体设置了个reward=e.interact(action)，也就是走某一步返回得分。那是我们自己定义的，比如吃到鸡腿得10分，找到大门给100分。这种奖励是一次性的固定值，只针对某一步。状态16走到状态17进了大门，得100分。那从0开始到16这段距离就没有功劳吗？它得是连续更新才行。因此没法直接用这个reward，得处理一下。
看上面代码，Q[state,action]表示某个状态对于某一步的预测得分。知道了这个值，我们才能知道往哪个方向走最受益。它等于(1-ALPHA)*Q[state,action]+ALPHA*(reward+GAMMA*Q[new_state,:].max())。
ALPHA是学习率，前面定义为0.1。Q[new_state,:].max()表示在Q矩阵中选择这个新状态下得分最高的一项。这一项的得分，加上规则定义的得分reward。这俩加起来还不能全信，只信10%。另外90%我信上一个状态的功劳，没有前面就没有后面。GAMMA是衰减系数，它和预测新状态的最高分相乘，表示也不能全信。
抽离出来这里面的关键点就是Q[预测得分]=0.9*Q[旧状态]+0.1*Q[新状态]。这样做，整个链条的每一步，都会影响Q参考表，每一步都会向着得最高分去努力。
我的科普读者们，我知道你或许会有一丝儿听不懂。想要完全听懂，可能我还得再写这么一篇才行。你不用灰心，其他人也听不懂。如果你明白了一点，说明你很棒。
我们在每一次尝试后，打印Q的数值，格式如下：
[0.0.0.0.][0.0.0.0.081][0.2.520.0.]……[0.27.10.0.][0.0.0.0.]其实从数据可以看到，并不是只有进大门那一瞬间有收益值。前面的几步，有个向右走得0.081分。后面还有个往下走得2.52分。虽然离目的地很远，尽管数值很微弱，但也是一步步引导向高分迈进的。先有它们，才有后面的27.1分。而那些墙壁位置的状态，则长期为0。因为游戏人物不与它交互，不会有奖励反馈（撞墙扣分除外）。这就是前面我说算上它们，对结果也没影响的原因。
好了，最难的原理也解释完了。最后做一下总结。
这个Q-Learning算法的强化学习例子很初级。其实还有更多强化学习算法值得学习，希望大家看完本文能激发起学习的兴起。
比如Sarsa算法，和Q-Learning类似，是无模型的算法，但是它能在行动后更新状态值。相对于深度学习之于机器学习，强化学习也有个深度强化学习算法，比如DeepQLearning(DQN)，它用神经网络来估算Q值。此外，与基于值的方法不同，策略梯度算法（PolicyGradients）是直接优化策略本身。
可能是出于男孩的原因。我幼儿时期脑海中的人工智能，居然就是强化学习。它可以自动打游戏，可以帮我跟老头下棋，可以自己开车。
最后说一点，我的游戏是画面的，例子是命令行打印的字符。主要目的是让大家将注意力集中到学习算法。代码就86行，我就不上传Github了，自己敲更有意思。