网站首页 > 技术文章 正文
强化学习是AI算法的一种,那这种算法的思路,是不是也可以用到自己身上呢?
AIGC时代里每种算法都各有特色,各有优缺点,如何应用到业务层面还是要看实际的场景,但这些算法的思路也可以被应用到个人的生活中。今天我们聊一聊在个人的生活中,可以从“强化学习”的思路里借鉴到什么。
强化学习概念,大意是说智能体在环境中通过与该环境的互动学习来学到如何最大化累积奖励的过程,它不像监督学习那样预先知道所有的标签(即正确的输出),它必须在有限的、连续的互动中积累经验,并通过这些即时反馈来调整行为。强化学习大概有以下几个步骤:
- 初始化策略:智能体首先有一个随机或预设的初始策略来决定如何在不同状态下行动。
- 观察与行动:智能体观察当前环境状态,并按照当前策略选择一个行动。
- 环境反馈:执行行动后,环境会反馈新的状态及相应的奖励或惩罚。
- 更新价值函数或策略:智能体会使用如Q-learning等算法,根据最新的状态-行动-奖励序列更新其评价函数或直接更新策略参数,力求在未来选择更高奖励的动作。
- 迭代优化:重复上述过程,智能体持续地适应环境,逐步优化其策略,直至达到稳定或满足终止条件。
由上方的步骤,我们可以看出智能体在每一步都会观察当前状态,并基于此状态决定行动,然后接收来自环境的奖励或惩罚作为反馈。
这个思路的关键在于,强化学习要求智能体在面对复杂、动态变化的环境时,聚焦于当前的状态和决策,而不会过分纠结于历史经验或未来的不确定性,然后通过迭代来寻求长期的最大化累积奖励。虽然强化学习并不是完全忽视历史信息或未来预测,它也会通过优化算法和模型设计,确保智能体能够有效地利用历史信息并在当前决策中考虑到未来可能的后果,它也会在平衡即时决策和历史信息利用之间寻求最优策略。
但总的来说,它的决策最终还是建立在当前环境状态的基础之上。这种思想也可以说是一种“完全融入当前环境,不被过去和未来牵绊”的思想,也跟佛家和积极心理学推崇的“活在当下”思想十分类似。
“活在当下”这个概念,每个人都有自己独特的理解。何为当下?是指仅仅活在今天,还是这一周、这一月,甚至这一年?更深层次地,如何活,我们才能称之为真正的“活”?
1.何为当下?
佛陀与其弟子有一段“生命有多长”的对话,大意就是佛陀问,人的生命有多长?他的弟子们有的说几十年,有说一昼夜,又有的说一顿饭的功夫,一直到有位弟子说,是“一呼一吸间”。佛陀答,说的好!我们的生命,长度好像就是由无数个呼吸间组成的。因为人生“无常”,所以人到底有多少个“呼吸间”的数量是未知的,所以本质上当下就是“呼吸间”的长度吧。
2. 何为“活”?
关于怎么活,佛陀也说过“未来之心不可得,过去之心不可得,现在之心不可得”。“过去之心和未来之心不可得,其实不难理解,难的是为何现在之心也不可得?这里的“现在之心”,笔者理解的意思就是“当时有杂”的活着(其实不同的人对这句话有不同的理解,这里只是阐述笔者自己的理解)。
简单点说,现在之心不可得,意思就是“当时不杂”,做事的当下就是去做事,不要夹杂其他的,心无旁骛的去做,做前不忧未来,做完不念过去,心思如明镜一直只反映每个当下就好。就是那个经典的禅宗故事,有人问大师,怎么才能做到他那样,他就说一句“吃饭时就只是吃饭,睡觉时就只是睡觉”。这个听起来简单,做起来其实很难,人难免在做事情的当下有很多其他的牵绊,被过去的失败经验束缚,被未来的前景的担忧,对某个人的失望,对自己有所期待,而这些都会影响当下自己正在做的事情。
想要真正的“活在当下”,需要不断地练习“减少我执”,当然顶峰的状态是“无我”,但就算达不到“无我”,“我的执着”越少,当下做事是就不会受“我”的感觉影响,进而就更能投入到当下的事情当中。活在当下,在于每一刻都全情投入,在于有意识地选择我们的生活方式和心态,在于是否每一刻我们都在真正体验“我”的生活,而不是被“我”的感觉牵引着,学着放下“我”,学着松开紧绷的感觉,只是去认真地做事情,别无他想!在这样的理解下,“活在当下”就变成了一种生活的艺术。它鼓励我们在每个瞬间寻找意义,无论是平凡的日常还是非凡的时刻。
当然,活在当下并不是说完全忽视过去的历史经验,也完全不管未来的如何,它更多是在总结历史经验和对未来有所预测后,已经决定了当下要做什么之后,就融入的去做,不再纠结地做。不实际去做,就不会有反馈,就没办法迭代调优;既然决定做了,就心无旁骛地做,懊悔过去或者担忧未来都无益于当下要做的事情,还可能影响了当下的反馈效果。所以,人想要更好的活在当下,还需要控制着“瞬息万变”的心思意念,需要更高的“觉察”能力,需要更多的练习“静心”,练习“修定”。不妨参考以下几点试试:
- 平日可多找些能让自己“静下来”的事情,慢慢让散乱的心思收摄回来。
- 学习时间管理,有效管理自己做事的效率,让自己做事情时就认认真真做事;
- 做完了事情就不再纠结之前应该怎么样,也不花过多的时间担忧还没有发生的事情。做到“过去不恋,未来不迎,当时不杂,物来顺应”,这样我们的生活也能做到少内耗,少焦虑些了。
每个人对“活在当下”的理解都不尽相同。笔者在这里分享了自己的思考,也期待听到你的声音。欢迎在评论区留下你的想法一起探讨。
本文由 @养心进行时 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载
题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议
该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
猜你喜欢
- 2024-10-14 开启深度强化学习之路:Deep Q-Networks简介和代码示例
- 2024-10-14 人工智能之机器学习常见算法 人工智能机器学习的三种常用算法
- 2024-10-14 通过Q学习更深入地学习强化学习 持续强化理论学习
- 2024-10-14 基于在线附加Q学习的伺服电机速度最优跟踪控制方法
- 2024-10-14 机器不学习:强化学习之 Deep Q Network (DQN)
- 2024-10-14 使用强化学习和q-learning来玩贪吃蛇的Python实现
- 2024-10-14 强化学习4--QLearning的实现例子和原理
- 2024-10-14 技术论文|改进 Q 学习算法在多智能体强化学习中的应用
- 2024-10-14 16种提升效率的机器学习算法! 提高算法效率的关键是什么
- 2024-10-14 探索人工智能中的Q-learning算法:从小白到大师
你 发表评论:
欢迎- 最近发表
- 标签列表
-
- oraclesql优化 (66)
- 类的加载机制 (75)
- feignclient (62)
- 一致性hash算法 (71)
- dockfile (66)
- 锁机制 (57)
- javaresponse (60)
- 查看hive版本 (59)
- phpworkerman (57)
- spark算子 (58)
- vue双向绑定的原理 (68)
- springbootget请求 (58)
- docker网络三种模式 (67)
- spring控制反转 (71)
- data:image/jpeg (69)
- base64 (69)
- java分页 (64)
- kibanadocker (60)
- qabstracttablemodel (62)
- java生成pdf文件 (69)
- deletelater (62)
- com.aspose.words (58)
- android.mk (62)
- qopengl (73)
- epoch_millis (61)
本文暂时没有评论,来添加一个吧(●'◡'●)