基于规则的系统学习算不算强化学习？

Question

我正在读一本书，Glenn Seemann和David M Bourg的“游戏开发人员的AI”，他们使用视频游戏AI作为基于规则的学习系统的示例。

基本上，玩家有3个可能的移动，并以三次打击的组合命中。人工智能旨在预测玩家的第三次打击。系统的规则是所有可能的三步组合。每个规则都有一个关联的“权重”。每次系统猜错，规则的权重就会降低。当系统必须选择规则时，它会选择权重最高的规则。

这与基于强化学习的系统有何不同？谢谢！

Answer 1

是的，这是强化学习在这个术语的既定用法中。由于“热门”部分涉及深度学习应用程序，你可能会遇到今天积极研究的人的一些反对。

你的应用有一个明确定义的游戏树来搜索；你可以用一个直接对应游戏的数学结构来指挥援军。这是一个机器学习应用程序，拥有成熟的学习算法。

当前的“热门”研究正在处理更复杂的游戏情境，在这些情境中，一个动作与其结果之间的对应关系没有得到很好的定义。这些视频游戏使用DL网络而不是游戏树，试图最终发现能带来更高成功的动作规则。它们是AI的DL部分，这就是为什么你在阅读的内容中看到分区的原因。