强化学习Reinforcement Learning的功能性安全与风险管理分析
作者：禅与盘算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着人工智能技能的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种紧张的呆板学习方法，在主动驾驶、呆板人控制、游戏AI等领域取得了明显的成果。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，成为了一个亟待办理的问题。
1.2 研究现状
近年来，国表里学者对RL的功能性安全与风险管理进行了广泛的研究，紧张会集在以下几个方面：
- 安全束缚引入与优化：在RL算法中引入安全束缚，确保系统在运行过程中满足特定的安全要求。
- 安全学习与决定：在RL训练过程中，引导模子学习安全战略，避免出现危险举动。
- 风险评估与猜测：对RL系统的潜在风险进行评估和猜测&#x
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