遗传算法在人工智能中的作用

回顾

在本课程中，你学习了如何使用遗传算法解决优化问题。你深入了解了基础遗传算法的原理，并通过一套问题求解框架成功解决了复杂问题。你从零开始设计了一个遗传算法框架，并在此基础上增加了基本的追踪机制和可视化功能。随后，你利用 ExProf 和 Benchee 等工具对框架进行了优化，并学会了使用 ExUnit 和 dialyxir 等工具确保框架内代码的正确性。

至此，你已掌握了一套强大的技能与工具，可以进一步拓展或用于解决任何基于遗传算法的实际问题。此时你可能会问：“接下来我该往哪里走？”

在本章中，你将了解遗传算法领域的一些最新进展，以及由遗传算法和进化算法推动的创新成果。同时，你还将熟悉一些高级资源，以便在今后的学习旅程中持续深入探索遗传算法。

通过进化进行学习

人工智能（AI） 和 机器学习（ML） 已主导了过去十年的计算发展。人工智能正迎来第三次“爆发”，势头不减。几乎每天都有新的革命性 AI 创新出现，或是初创公司利用 AI 改善日常生活。未来十年，熟悉并能运用 AI/ML 解决问题的开发者需求将持续增长。

当前人工智能热潮主要得益于深度学习的进步。深度学习 是通过对数据应用多层变换来从原始输入中提取特征，并完成分类、回归等任务的技术。深度学习在强化学习领域取得了显著成功。

强化学习

强化学习 是机器学习的一个子领域，专注于训练智能体在环境中采取最优行动。例如，强化学习常被用于实现能够玩街机游戏的 AI，比如你在课程《创建并运行俄罗斯方块游戏》中实现的俄罗斯方块智能体。

强化学习的核心在于奖励与惩罚机制。智能体在执行某些动作时会获得奖励，例如在俄罗斯方块中完成一行方块；而在执行其他动作时则会受到惩罚，例如游戏失败。基于这些奖励信号及其与环境的交互，智能体逐步学会在特定条件下做出最优决策。

强化学习的一个重要应用场景是机械运动的优化。例如，可以通过建模机器人肢体的运动方式和角度变化，将其视为一系列需要执行的动作，从而训练机器人学会走路。随着时间推移，机器人逐渐掌握抬腿角度、落地角度等动作，最终实现高效前进。

强化学习的替代方案

那么，这与遗传算法有什么关系呢？在某些场景下，遗传算法可以作为强化学习的有效替代方案。强化学习的一个缺点是依赖深度学习技术进行训练，而这些技术往往成本高昂、难以调优，且收敛速度慢。这时，遗传算法便展现出优势。

OpenAI 的研究表明，在许多情况下，进化策略比强化学习更具优势，不仅收敛更快，而且训练成本也低得多。

回顾之前章节内容可知，进化策略是进化算法的一个子类，其结构与遗传算法非常相似。对于许多相同任务，进化策略是一种优秀的替代方案，因为它们更易于训练，且计算开销远低于强化学习。