こんにちは！強化学習の基本的な概念について、私の理解を共有できることを嬉しく思います。皆さんの入門に役立てば幸いです。
あなたが子犬（例えば「ワンザイ」と呼びましょう）に「お座り」のような新しい芸を教えているところを想像してみてください。このプロセスは強化学習と非常によく似ています。
エージェント (Agent) - 意思決定を行う「学習者」
この例では、「ワンザイ」がエージェントです。
エージェントは物語の主人公であり、学習し、意思決定を行う存在です。ロボット、ゲームのキャラクター、あるいはチェスのプログラムなどがあり得ます。その役割は、周囲の状況を観察し、次に何をすべきかを決定することです。
環境 (Environment) - エージェントが置かれている「世界」
あなたとワンザイがいるリビングルームが環境です。
環境は、エージェントが生活し、相互作用する場所です。ワンザイにとって、環境には床、家具、あなた（トレーナー）、そしてあなたの指示が含まれます。環境はエージェントの行動によって変化します。例えば、ワンザイがカーペットからソファに移動する、これが環境の状態の変化です。
行動 (Action) - エージェントができる「選択」
ワンザイができるすべてのこと、例えば**「お座り」、「伏せ」、「吠える」、「しっぽを振る」などが行動**です。
行動とは、エージェントが特定の状況下で実行できる一連の操作です。各時点において、エージェントはこれらの可能な行動の中から一つを選択して実行する必要があります。
報酬 (Reward) - 行動の良し悪しに対する「フィードバック」
あなたがワンザイに与えるおやつや口頭での褒め言葉が報酬です。
これは学習プロセス全体の最も核となる部分です。エージェントがある行動を取った後、環境はそれにフィードバックを与えます。このフィードバックが「報酬」です。
- 正の報酬：ワンザイがあなたの「お座り」という指示を聞いて、本当にお座りをした場合、あなたはおやつをあげます。このポジティブなフィードバックは、「今やった行動は素晴らしい！」とワンザイに伝えます。
- 負の報酬（または罰）：もしワンザイがソファを噛んだら、あなたは叱るかもしれません。これはネガティブなフィードバックであり、「この行動は良くない、二度としないように」と伝えます。
- 報酬なし：もしワンザイがただぼんやり立っていて何も行動しなかった場合、あなたはおそらく何も与えません。
エージェントの目標は非常に単純です。一連の行動を通じて、プロセス全体で得られる総報酬（おやつ）を最大化する方法を見つけることです。
まとめ：
- エージェント (Agent)：学習者であり意思決定者（ワンザイ）。
- 環境 (Environment)：エージェントが置かれている世界（リビングルーム）。
- 行動 (Action)：エージェントが実行できる操作（お座り、ゴロゴロなど）。
- 報酬 (Reward)：行動の良し悪しに対する即時のフィードバック（おやつや叱責）。
強化学習のプロセス全体は、エージェント (ワンザイ) が 環境 (リビングルーム) の中で、様々な行動 (お座りなど) を繰り返し試み、得られた報酬 (おやつ) に基づいて自身の行動戦略を調整し、最終的にあらゆる状況で最良の選択を行い、最大の累積報酬を得る方法を学ぶことです。