强化学习Reinforcement Learning的功能性安全与风险管理分析
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种重要的机器学习方法，在自动驾驶、机器人控制、游戏AI等领域取得了显著的成果。然而，随着RL应用场景的不断拓展，其功能性安全与风险管理问题逐渐凸显。如何确保RL系统在各种复杂环境下稳定、可靠地运行，防止潜在的安全风险，成为了一个亟待解决的问题。
1.2 研究现状
近年来，国内外学者对RL的功能性安全与风险管理进行了广泛的研究，主要集中在以下几个方面：
- 安全约束引入与优化：在RL算法中引入安全约束，确保系统在运行过程中满足特定的安全要求。
- 安全学习与决策：在RL训练过程中，引导模型学习安全策略，避免出现危险行为。
- 风险评估与预测：对RL系统的潜在风险进行评估和预测&#x
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142749739
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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