蚂蚁金服AI研究：SBEED——非线性函数逼近的收敛强化学习

"这篇论文是蚂蚁金服人工智能部研究员在ICML会议上贡献的第四篇论文，主题为《SBEED- Convergent Reinforcement Learning with Nonlinear Function Approximation》，主要探讨了在强化学习中，使用非线性函数近似解决贝尔曼最优方程的稳定性和收敛性问题。" 在机器学习领域，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），当涉及到函数近似时，如何确保贝尔曼最优方程的解具有稳定性一直是一个长期未解决的关键问题。传统算法如Q-learning可能会导致振荡甚至发散的行为，这是因为贝尔曼运算符在一般情况下可能会变成扩张。论文的作者们，包括来自乔治亚理工学院、谷歌、微软研究院、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和腾讯AI实验室的研究员，针对这一难题进行了深入研究。 论文中，研究人员重新审视了贝尔曼方程，并利用内斯托罗夫平滑技术（Nesterov’s smoothing technique）和勒格朗日-弗朗塞尔变换（Legendre-Fenchel transformation），将其重构为一个新的对偶优化问题。他们提出了一种名为Smoothed Bellman Error Embedding的新算法，该算法能处理任何可微函数类的优化问题，且具备通用非线性函数的收敛性保证。这被认为是第一个针对非线性函数近似的收敛性保证，对于强化学习理论和实践具有重大意义。 蚂蚁金服通过与顶级学术界的人才深度合作，不仅在学术研究上取得突破，而且能够迅速将这些研究成果转化为实际应用。在ICML会议上展示的“定损宝”就是一个例子，它将图像识别技术应用于车险领域，每年可为中国保险公司节省大量成本，显示出蚂蚁金服在将机器学习技术商业化方面的实力。此外，蚂蚁金服还展示了其在图结构处理（Graph Embedding）和智能客服领域的核心技术，这些成果体现了公司对人才培养和学术商用两手抓的战略。 这篇论文展示了蚂蚁金服在人工智能领域的深度研究和技术创新，特别是在强化学习和非线性函数近似方面的重要进展，同时也揭示了公司在将科研成果快速转化为商业价值上的独特优势。