01游戏娱乐
技术思想及原理分析自动化处理领域所用到的技术主要是强化学习ReinforcementLearning（RL），强化学习的原理是给定一个目标，指定规格和奖励方式，然后让模型以蒙特卡洛树的方法去搜索学习，其实就是“试错”学习，通过大量的尝试学习，来区分对与错，模型对正确的选择会进行奖励，而错误的选择会受到惩罚。最后模型在一个较好的奖励机制下，将会学到如何获取更多的奖励，也就是让模型更好的理解当前的环境。在游戏方面就是对游戏者进行指定规则以及奖励方式，让游戏者在游戏环境中去尝试学习，最终能够在当前游戏环境中掌握游戏的规律，从而达到可以“玩”游戏的目的。应用场景及商业价值自动化处理在游戏方面的应用比较广泛，大众最为熟悉的就是AlphaGo大战李世石的那场围棋比赛。最终阿尔法围棋（AlphaGo）成为了第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。在这之后，基于深度强化学习的模型出现了很多游戏和娱乐方面的应用，比如专业打星际争霸的AlphaStar，同样以较高的得分击败了人类职业选手。02家居生活
技术思想及原理分析智能家居产品是自动化处理的另外一大应用领域，其技术原理和游戏领域一样，只是在智能家居产品方面要和硬件结合，很多操作的实现的需要硬件方面的支撑。在较为复杂的产品下，还需要结合图像识别技术、语音控制技术来共同完成一个操作，强化学习在自动化方向的应用一般先在模拟环境中进行训练，当模型在模拟环境中达到一定的效果后，再进行实际测试、优化，这样能够加快训练速度，并且能够降低训练成本。应用场景及商业价值自动化处理在生活家居方面的应用有非常巨大的市场，未来的生活将会是以智慧家庭为主的生活方式。家庭智能助手、智能安防系统、智能厨房等都是家庭智能产品的角逐市场，我国人口基数大，未来智慧家庭领域的产品将会迎来快速的发展。03自动驾驶
技术思想及原理分析自动驾驶主要是联合图像视觉技术、语音识别技术、自动化控制技术、以及雷达信号技术等共同完成的一个场景。强化学习在自动驾驶上的应用模型主要以深度强化学习为主，有些是加了注意力的深度强化学习模型。自动驾驶是一个系统工程项目，是由各个小功能的模型组合而成，比如下面这个模型，论文名为《基于注意力的分层深度强化学习在自动驾驶变道行为中的应用》，就是增加了注意力的深度强化学习模型，这个算法模型通过图像学习在自动驾驶中的变道行为。应用场景及商业价值自动驾驶的应用场景就是自动驾驶本身，除了自动驾驶外，自动驾驶的技术可以扩展到其他行业领域。比如使用自动驾驶的技术在工厂中做自动化物流管理，就可以实现无人仓储。另外农业中也可以使用自动驾驶技术，比如在农业作业中的机械设备通过自动驾驶技术的加持，就是智慧农业中的一部分了。04生命科学
技术思想及原理分析生命科学一直是人类永恒的研究话题，如何让生物更健康的成长，如何更好的避免生物在进化过程中的缺陷，如何改变疾病的机制，提高生物的免疫力等，全世界的生命科学领域专家都在研究这个话题。有一点是得到共识的，那就是生物生病的原因是蛋白质的结构发生了变化，如果能够提前预测蛋白质的结构变化，就能够提取采取一系列的措施，避免某些疾病的产生。在这一点上AlphaFold、C-I-TASSE等模型将深度学习和传统技术结合后，对蛋白质结构预测提达到了一个新高度，能够准确的预测出蛋白质的变化，这在以前，科学家们只有通过大量的人力劳作通过两周才能得到的结果，现在使用了深度强化学习模型只需要几小时，而且完全是由机器来做。应用场景及商业价值在生命科学领域的应用，有生物蛋白质结构的预测，也有一些药物的研究，医疗设备方面的研发。目前很多论文都会引用强化学习在医疗设备、药物剂量和两阶段临床试验中的应用。在医疗保健方面，强化学习系统为患者提供治疗策略。该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于强化学习的系统具有更广泛的适用性。05五、工业应用
工业领域的应用大到生产车间重型设备，小到机器人，无一例外，想要实现自动化都需要强化学习的技术支撑。强化学习在工业应用方面并不是在真实的环境下进行的。它一开始也是在一个模拟环境中训练的，当模型训练到一定程度，才会在真实环境中做实验，这样能够提高工作效率，还能够降低成本。强化学习是会随着环境的而变化而变化的，一般在工厂的环境下模型效果较好，如果是在外面，环境经常变化，模型的适应能力就比较弱，这一点和自动驾驶一样，如果是陌生路段，目前的自动驾驶一般效果都不会太好，因为强化学习的本质就是探索环境，寻找规律，环境发生变化，那么也意味着模型学习的难度增加。应用场景及商业价值工业应用的场景最为常见的就是工厂设备制造，多设备协调作业等。在其他工业环境中的应用有户外作业，比如智能化建筑、救援、维修等都属于工业应用。未来的产业互联网就是将物联网、人工智能技术结合，达到增加社会生产力的目的，而深度强化学习未来在工业领域将是主要的应用技术。06金融投资
技术思想及原理分析强化学在金融投资方面是通过市场基准标准对强化学习模型进行评估，确保智能体正确做出持有、购买或是出售的决定，以保证最佳收益。通过强化学习，金融贸易不再像从前那样由分析师做出每一个决策，真正实现机器的自动决策。例如，IBM构建有一个强大的、面向金融交易的强化学习平台，该平台根据每一笔金融交易的损失或利润来调整奖励函数。下面是一个深度强化学习中的AC模型。应用场景及商业价值强化学习在金融投资方面的应该最常见的就是股票预测，除此之外，像黄金、外汇、期货等这些投资产品都可以使用强化学习的模型来预测。但是投资市场毕竟受不确定性的因素影响过多，比如政策变化、企业突发事件、国际局势等外力都是影响投资产品上涨和下跌的因素，而这些因素模型是很难预测的。所以很多时候股票的上涨和下跌，并不能够被正确的预测出来。这主要和外界因素有关，有时候也和模型有一定的关系。转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjslczl/7616.html
