什么是SARSA

揭秘SARSA：智能体如何在“摸着石头过河”中学习（面向非专业人士）

在人工智能的浩瀚领域中，有一种方法让机器能够像人类一样通过“试错”来学习，这就是强化学习（Reinforcement Learning, RL）。强化学习的核心思想是：智能体（agent）在一个环境中行动，获得奖励或惩罚，然后根据这些反馈来调整自己的行为，以期在未来获得更多的奖励。而SARSA，就是强化学习家族中一个非常重要的成员。

想象一下你正在学习玩一个新游戏，比如走迷宫。你一开始可能不知道怎么走，会四处碰壁（惩罚），偶尔也会找到正确的路径（奖励）。久而久之，你会记住哪些路能通向宝藏，哪些路是死胡同。SARSA算法，就是让机器以更系统、更“脚踏实地”的方式，去学习这种“摸着石头过河”的策略。

SARSA：一个“行动派”的学习方法

SARSA这个名字本身就揭示了它的工作原理，它是“State-Action-Reward-State-Action”这五个英文单词首字母的缩写，翻译过来就是“状态-行动-奖励-新状态-新行动”。这五个元素构成了一个完整的学习回路，也是SARSA算法更新其知识（或者说“Q值”）的基础。

我们用一个日常生活中的例子来具体理解这五个概念：

假设你是一个机器人，你的任务是学习如何最快地从客厅（起始点）走到厨房并泡一杯咖啡（获得奖励）。

  1. 状态（State, S）：这代表你当前所处的情况。比如，你现在在“客厅”里，这就是一个状态。
  2. 行动（Action, A）：这是你在当前状态下可以选择执行的操作。在客厅里，你可能选择“向厨房方向走”、“打开电视”、“坐下”等。
  3. 奖励（Reward, R）：这是你执行一个行动后环境给你的即时反馈。如果你“向厨房方向走”了一步，也许会得到一个小小的正奖励（比如 +1分），因为它让你更接近目标；如果你撞到了墙，可能会得到一个负奖励（比如 -5分）。当你成功泡到咖啡时，会得到一个很大的正奖励（比如 +100分）。
  4. 新状态（Next State, S’）：这是你执行行动A之后所到达的下一个状态。你从“客厅”执行“向厨房方向走”后，现在可能处于“走廊”这个新状态。
  5. 新行动（Next Action, A’）：这是SARSA最关键的地方。在你到达“走廊”这个新状态(S’)后，你根据你当前的策略，会决定下一步要执行的行动A’。比如，你可能决定在“走廊”里“继续向厨房方向走”，这就是你的新行动A’。

SARSA正是将这连续的五元组——（当前状态S，当前行动A，获得的奖励R，新状态S’，基于当前策略选择的新行动A’）——作为一个整体来学习和更新自己的行为准则。

SARSA与“更贪婪”的Q-learning有何不同？

SARSA算法常常与另一个著名的强化学习算法Q-learning拿来比较。它们的核心目的都是学习一个“Q值”（Quality Value），这个Q值代表在某个状态下采取某个行动能获得的长期总奖励的预期。拥有一个准确的Q值表，智能体就能选择在每个状态下Q值最高的行动，从而实现最优策略。

主要区别在于它们如何利用“新行动（A’）”来更新Q值：

  • SARSA（“在线/在策略”学习）：它是一个“实干派”。它会真的根据当前正在使用的策略（包括探索性行动）在S’状态选择一个A’，然后用这个真实发生的(S, A, R, S’, A’)序列来更新Q值。就像一个学开车的学员，他会根据自己当前的驾驶习惯（即使偶尔不完美）来总结经验，调整下一回的操作。这种方式让SARSA的学习过程更加“保守”和“安全”，因为它考虑到自己当前的探索行为可能带来的后果。比如，在一个有悬崖的迷宫里，SARSA会倾向于学习一条远离悬崖但可能稍长的路径，因为它在探索时会“实际走一步”进入悬崖并感受到巨大的惩罚，从而避免这条危险路径。

  • Q-learning（“离线/离策略”学习）：它是一个“理想派”。它在S’状态下，不考虑自己当前策略下一步会选择哪个行动，而是假设自己下一步总是会选择能带来最大Q值的那个理想行动来更新Q值。这就像一个学开车的学员，他会想象一个最完美的司机下一步会怎么操作，然后用这个“最优”的想象来指导自己当前行为的改进。Q-learning在学习时更“贪婪”，因为它总是假设未来会采取最优行动，因此它更容易找到环境中的最优策略。然而，如果环境中有很大的负面奖励（比如悬崖），Q-learning在探索时可能会因为假设未来总是最优而“掉入悬崖”，导致学习不稳定。

简单来说，SARSA是“我实际怎么做，就怎么学”，它关注的是“按照我的当前策略走下去的Q值”；Q-learning是“如果我未来总是做最好的选择，我当前应该怎么做”，它关注的是“未来最优选择能带来多大的Q值”。

SARSA的应用与优缺点

因为SARSA是“在策略”学习，它根据智能体实际采取的行动序列进行学习，这使得它在某些场景下特别有用：

  • 在线学习：如果智能体必须在真实环境中边学习边行动（例如，一个自动驾驶汽车在真实的道路上学习），SARSA就非常合适，因为它考虑了智能体在学习过程中采取的实际行动，以及这些行动可能带来的风险。它能学习到一个更稳健、更安全的策略，即使这个策略不总是“理论上最优”的。
  • 避免危险：在一些环境中，犯错的成本很高（例如，机器人操作机械臂，一旦操作失误可能造成物理损坏），SARSA的“保守”特性使其能够学习到避免危险区的策略。

优点:

  • 稳定性好：由于其“在策略”的特性，SARSA在学习过程中通常具有较好的稳定性。
  • 对环境探索更安全：它会把探索性动作纳入到更新中，所以在有负面奖励的风险区域，它会学习避免这些区域，从而更安全地探索。
  • 收敛速度较快：在某些情况下，SARSA算法的收敛速度较快。
  • 适合在线决策：如果代理是在线学习，并且注重学习期间获得的奖励，那么SARSA算法更加适用。

缺点:

  • 可能收敛到次优策略：由于它受到当前探索策略的限制，有时可能会收敛到一个次优策略，而不是全局最优策略。
  • 学习效率可能受限：如果探索策略效率不高，学习速度可能会受到影响。

SARSA 的发展与未来

SARSA算法最早由G.A. Rummery和M. Niranjan在1994年的论文中提及，当时被称为“Modified Connectionist Q-Learning”，随后在1996年由Rich Sutton正式提出了SARSA的概念。作为强化学习的基础算法之一，许多针对Q-learning的优化方法也可以应用于SARSA上。

尽管SARSA是一个相对传统的强化学习算法，但其“在策略”的学习方式在需要考虑实时性和安全性的应用中仍有其独特的价值。例如，在机器人控制、工业自动化等领域，智能体需要根据当前实际的动作来评估并更新其策略，SARSA可以帮助它们在复杂且充满不确定性的环境中，学习出既高效又安全的行为模式。

总而言之，SARSA算法就像一位“脚踏实地”的学徒，它通过真实地体验每一次尝试，从自己的实际行为中吸取教训，一步一个脚印地提升自己的技能。这种学习方式虽然可能不像Q-learning那样追求最极致的“理想”表现，但在很多需要谨慎和即时反馈的现实应用中，SARSA却能提供一个更加稳健和安全的解决方案。