强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是驱动新一代强大 AI 智能体的关键技术，它通过试错和奖励机制，帮助模型学习如何在复杂、不可预测的环境中做出决策。与传统的模仿学习不同，RL 更擅长处理训练数据之外的“分布外”情况，克服了模仿学习中容易出现的错误累积问题。这项技术是近期涌现的更鲁棒的智能体系统的核心“秘诀”。
什么是强化学习 (Reinforcement Learning)?
早期的 AI 模型，特别是大型语言模型 (LLMs)，主要依赖于模仿学习，即通过观察人类的示例来学习行为。然而，这种方法存在一个核心缺陷：错误累积。文章以训练 AI 玩 SuperTuxKart 游戏为例，如果 AI 只观察人类在赛道上行驶，它永远学不会在偏离赛道边缘时如何纠正。一旦出现微小偏差，错误会迅速放大，导致完全失控。这解释了为何早期基于模仿训练的 LLMs 在长时间对话中容易产生荒谬或不连贯的回复。
改进方法：从 DAgger 到 RL
为了解决模仿学习的局限性，研究人员开发了 DAgger (Dataset Aggregation) 等技术。DAgger 让 AI 自主执行任务，同时有人类专家实时纠正其错误，并将这些纠正行为作为新的训练数据。这有助于模型学习处理那些“分布外”的边缘情况。然而，DAgger 仍然需要大量人工干预，对于 LLMs 的巨大复杂性来说难以扩展。
强化学习 (RL) 提供了一种更具可扩展性的方案。RL 不仅仅是模仿，它通过让模型在环境中进行试验，并根据其行为获得奖励（正反馈）或惩罚（负反馈）来学习。例如，在游戏中，保持在赛道上并前进获得奖励，