强化学习基本步骤
Reinforcement learning basic steps
设计一个用于解决数学题的强化学习（RL）算法需要多个步骤，包括定义环境、智能体、状态空间、动作空间、奖励函数以及选择适当的算法。以下是一个详细的设计步骤：
1. 环境定义（Environment）这是最重要的步骤
状态空间（State Space）:
- 状态可以定义为当前数学题的部分解答状态。例如，每个状态可以表示为一个包含当前步骤的数学表达式或问题的中间状态。
动作空间（Action Space）:
- 动作可以是应用一个数学操作（如加、减、乘、除、代入变量、简化表达式等）。每个动作改变当前的数学表达式状态。
这是最重要的一步，模型不使用搜索生成下一步动作，模型使用动态温度预测的方式生成下一个动作，感觉探索奖励设置模型温度，当模型多次探索而无法得到奖励时，模型的温度将上升
环境反馈（Environment Feedback）奖励函数（Reward Function）可以根据问题的解答进度设计奖励。:
- 每一步如果使表达式更接近正确答案，给予小的正奖励。
- 如果远离答案或犯了错误，给予负奖励。
- 完全解出题目，给予大额正奖励。
- 超出步骤限制或无效操作，给予负奖励或零奖励。
2. 智能体设计（Agent）
- 智能体类型: 可以自我迭代的agent框架，用于模型自我迭代，使飞轮在没有人工干预的情况下自我迭代。
- 状态表示:
- 可以用神经网络来表示状态，比如用序列模型（如RNN、LSTM）处理数学表达式，或者图神经网络来处理数学问题的结构。
- 策略（Policy）:
- 智能体的策略是决定采取哪个动作。通过神经网络直接输出动作概率。
5. 评估与测试
- 使用没有见过的数学题测试智能体的表现。
- 评估指标可以包括解题成功率、平均解题步骤数、平均奖励等。
6. 改进与扩展
- 问题复杂度: 逐步增加数学题的复杂度。
- 正则化和优化: 对神经网络进行正则化，防止过拟合，优化学习过程。
- 多任务学习: 让智能体学习解决不同类型的数学问题。
这个框架提供了一个基础，具体实现时需要根据实际问题的特点进行调整，比如数学题的表示方法、具体的奖励设计等。此外，强化学习与符号数学、计算机代数系统的结合可能也会为解决更复杂的数学问题提供新的思路。
试想这样一个场景，人工智能获得了自我迭代的能力，在人工智能飞轮快速迭代下，科研水平指数级增长，科研像机器一样被被量产，这种急速发展在几年内发生，生物科学在技术受益于人工智能科学，人类寿命得到极大延长，冷冻保存技术不再局限于胚胎体，漫长的星际穿越可以通过”冬眠“度过，你可以在地球上入睡，醒来发现自己已经出现在太阳系以外的星系，这里有机器人制造的基地，实际上，由人类为起点研发的人工智能会将自动化基地遍布整个宇宙。 循环测试集 测试
