强化学习作为一种机器学习方法，旨在让智能体通过与环境交互来学习最优决策。从 2017 年 AlphaGo 打败柯洁，其展现出的强化学习能力就让大众印象深刻，而 ChatGPT 又将强化学习引入 NLP 领域，带来新的突破。
强化学习有着清晰的基本要素。状态是环境和智能体共同构成且随时间变动的整体情况；动作是智能体可做出的行为集合；策略是从感知状态到行动的映射；反馈、奖励则是环境对智能体行动的回应。例如超级马里奥游戏、围棋等都是很好的例子，展现出各要素在具体场景中的体现以及一条强化学习路径的状态 - 策略 - 反馈模式，还体现出马尔可夫性这一重要特性。
价值函数对于衡量策略效果很关键，包括状态价值函数和动作价值函数，前者描述从某状态出发遵循策略能获得的期望回报，后者侧重在当前状态执行某动作后遵循策略可获得的期望回报，二者存在特定关联关系。
然而，强化学习与 NLP 结合困难重重。传统强化学习应用于游戏等虚拟构造环境较容易，因为环境易创造，奖励易构造，像超级马里奥和 AlphaGo 所在环境都能明确给出奖励值。但 NLP 面对的是整个复杂的现实世界，难以设计合理的 reward 函数，此前只能依靠人工判断输出结果优劣，陷入类似鸡生蛋、蛋生鸡的困境。
ChatGPT 在强化学习应用上进行了创新，其智能体就是 ChatGPT 模型本身，环境是与它交互的人类用户，状态是输入的 prompt，策略、动作体现为根据输入给出输出文本，反馈则是人的评价。其难点在于 reward 难以制作，不过 OpenAI 通过找外包标注大量数据制作了 reward model 来解决这一问题。
值得一提的是，随着技术的不断发展以及更多科研力量的投入，或许未来会有更加智能、高效的方式来解决 NLP 领域强化学习中 reward 函数设计的难题，比如通过构建更精细化的语义分析体系，让计算机能够依据语义规则和逻辑去自动评判语言输出的质量，从而减少对人工标注的依赖。同时，强化学习在 NLP 领域的应用探索也有望催生出更多新的应用场景和语言处理模式，进一步提升自然语言处理的智能化水平，为人们的沟通交流、信息获取等诸多方面带来更大的便利。
总之，强化学习有着独特的原理和应用模式，虽与 NLP 结合面临诸多挑战，但像 ChatGPT 这样的尝试也为后续发展提供了思路和借鉴，未来值得期待在更多方面实现突破和应用拓展。
