Yann LeCun 不看好强化学习：「我确实更喜欢 MPC」

主要观点总结

本文介绍了Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对强化学习（RL）和模型预测控制（MPC）的看法。LeCun批评了强化学习需要大量试验且低效的学习方法，并强调MPC在良好建模和可预测动态问题上的优势。文章对比了强化学习和MPC的优缺点，并介绍了MPC的最新进展，包括与机器学习技术的集成。最后，文章提供了参考链接和推荐阅读。

关键观点总结

关键观点1: Yann LeCun对强化学习和模型预测控制的看法

LeCun批评强化学习需要大量试验且低效，强调MPC在良好建模和可预测动态问题上的优势。

关键观点2: 强化学习和MPC的对比

文章对比了强化学习和MPC的优缺点，包括模型、学习方法、速度、稳健性、样本效率和适用场景等方面。

关键观点3: MPC的最新进展

介绍了MPC与机器学习技术的集成，即ML-MPC。讨论了ML-MPC的优势和局限性。

文章预览

转自 | 机器之心 编辑 | 张倩、小舟 五十多年前的理论还值得再研究一下？   「相比于强化学习（RL），我确实更喜欢模型预测控制（MPC）。至少从 2016 年起，我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。相比之下，模型预测控制是零样本的：如果你有一个良好的世界模型和一个良好的任务目标，模型预测控制就可以在不需要任何特定任务学习的情况下解决新任务。这就是规划的魔力。这并不意味着强化学习是无用的，但它的使用应该是最后的手段。」 在最近发布的一个帖子中，Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 发表了这样一番看法。 一直以来，Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为，强化学习这种方法需要大量的试验，非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的 ………………………………