Czym jest uczenie ze wzmocnieniem?

Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to gałąź uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez interakcję z otoczeniem. W RL celem agenta jest nauczenie się polityki (strategii) wyboru działań maksymalizujących skumulowaną nagrodę w czasie.

W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, które wymaga oznaczonych przykładów, RL opiera się na sprzężeniu zwrotnym metodą prób i błędów: działania przynoszące pozytywne rezultaty (nagrody) są wzmacniane, natomiast te skutkujące negatywnymi efektami (kary) są unikane.

RL to w zasadzie "obliczeniowe podejście do rozumienia i automatyzacji uczenia się i podejmowania decyzji ukierunkowanych na cel", gdzie agent uczy się poprzez bezpośrednią interakcję z otoczeniem, bez potrzeby zewnętrznego nadzoru czy pełnego modelu świata.

— Sutton i Barto, badacze uczenia ze wzmocnieniem

W praktyce oznacza to, że agent nieustannie eksploruje przestrzeń stanów i działań, obserwując wyniki swoich działań i dostosowując strategię, aby poprawić przyszłe nagrody.

Kluczowe pojęcia i elementy

Uczenie ze wzmocnieniem obejmuje kilka podstawowych elementów. Ogólnie rzecz biorąc, agent (uczący się lub podejmujący decyzje podmiot) wchodzi w interakcję z otoczeniem (zewnętrznym systemem lub przestrzenią problemową) poprzez podejmowanie działań w dyskretnych krokach czasowych.

Na każdym kroku agent obserwuje aktualny stan otoczenia, wykonuje działanie, a następnie otrzymuje nagrodę (numeryczny sygnał zwrotny) od otoczenia. W trakcie wielu takich interakcji agent dąży do maksymalizacji całkowitej (skumulowanej) nagrody.

Kluczowe pojęcia i elementy ram uczenia ze wzmocnieniem

Jak działa uczenie ze wzmocnieniem

RL jest często formalizowane jako proces decyzyjny Markowa (MDP). Na każdym dyskretnym kroku czasowym agent obserwuje stan St i wybiera działanie At. Otoczenie przechodzi następnie do nowego stanu St+1 i generuje nagrodę Rt+1 na podstawie wykonanego działania.

W trakcie wielu epizodów agent gromadzi doświadczenie w postaci sekwencji stan–działanie–nagroda. Analizując, które działania przyniosły wyższe nagrody, agent stopniowo poprawia swoją politykę.

Na przykład agent RL sterujący robotem może zwykle wybierać sprawdzoną bezpieczną trasę (eksploatacja), ale czasem spróbować nowej ścieżki (eksploracja), aby potencjalnie odkryć szybszą drogę. Balansowanie tego kompromisu jest kluczowe dla znalezienia optymalnej polityki.

RL "naśladuje proces uczenia się metodą prób i błędów, jaki stosują ludzie". Dziecko może nauczyć się, że sprzątanie przynosi pochwały, a rzucanie zabawkami karę; podobnie agent RL uczy się, które działania przynoszą nagrody, otrzymując pozytywne informacje zwrotne za dobre działania i negatywne za złe.

— Dokumentacja AWS Machine Learning

Z czasem agent tworzy estymacje wartości lub polityki, które odzwierciedlają najlepszą sekwencję działań do osiągnięcia długoterminowych celów.

W praktyce algorytmy RL kumulują nagrody w epizodach i dążą do maksymalizacji oczekiwanego zwrotu (sumy przyszłych nagród). Uczą się preferować działania prowadzące do wysokich przyszłych nagród, nawet jeśli te działania nie przynoszą najwyższej natychmiastowej nagrody. Ta zdolność planowania długoterminowego (czasem kosztem krótkoterminowych strat) czyni RL odpowiednim do złożonych, sekwencyjnych zadań decyzyjnych.

Jak działa uczenie ze wzmocnieniem w praktyce

Rodzaje algorytmów uczenia ze wzmocnieniem

Istnieje wiele algorytmów implementujących uczenie ze wzmocnieniem. Ogólnie dzielą się na dwie klasy: metody oparte na modelu i bezmodelowe.

W ramach tych kategorii algorytmy różnią się sposobem reprezentacji i aktualizacji polityki lub funkcji wartości. Na przykład Q-learning (metoda oparta na wartości) uczy się estymacji "wartości Q" (oczekiwanego zwrotu) dla par stan-działanie i wybiera działanie o najwyższej wartości.

Metody policy-gradient bezpośrednio parametryzują politykę i dostosowują jej parametry poprzez wspinaczkę gradientową na oczekiwanej nagrodzie. Wiele zaawansowanych metod (takich jak Actor-Critic czy Trust Region Policy Optimization) łączy estymację wartości i optymalizację polityki.

W głębokim RL algorytmy takie jak Deep Q-Networks (DQN) czy Deep Policy Gradients skalują RL do złożonych zadań rzeczywistych.

Popularne algorytmy RL to Q-learning, metody Monte Carlo, metody policy-gradient oraz uczenie różnicowe TD, a "Deep RL" odnosi się do wykorzystania głębokich sieci neuronowych w tych metodach.

— Dokumentacja AWS Machine Learning

Rodzaje algorytmów uczenia ze wzmocnieniem

Zastosowania uczenia ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, gdzie kluczowe jest sekwencyjne podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. Główne zastosowania to:

Zastosowania uczenia ze wzmocnieniem w różnych branżach

Uczenie ze wzmocnieniem a inne metody uczenia maszynowego

Uczenie ze wzmocnieniem jest jednym z trzech głównych paradygmatów uczenia maszynowego (obok uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego), ale różni się znacząco pod względem podejścia. Uczenie nadzorowane trenuje na oznaczonych parach wejście-wyjście, natomiast uczenie nienadzorowane znajduje wzorce w nieoznaczonych danych.

W przeciwieństwie do tego, RL nie wymaga oznaczonych przykładów poprawnego zachowania. Zamiast tego definiuje cel poprzez sygnał nagrody i uczy się metodą prób i błędów. W RL "dane treningowe" (krotki stan-działanie-nagroda) są sekwencyjne i współzależne, ponieważ każde działanie wpływa na przyszłe stany.

Mówiąc prosto, uczenie nadzorowane mówi modelowi, co przewidywać; uczenie ze wzmocnieniem uczy agenta, jak działać. RL uczy się przez "pozytywne wzmocnienie" (nagrodę), a nie przez pokazywanie poprawnych odpowiedzi.

— Przegląd uczenia maszynowego IBM

To czyni RL szczególnie potężnym w zadaniach związanych z podejmowaniem decyzji i sterowaniem. Jednak oznacza to też, że RL może być trudniejsze: bez oznaczonej informacji zwrotnej agent musi samodzielnie odkrywać dobre działania, co często wymaga dużej eksploracji otoczenia.

Uczenie ze wzmocnieniem a inne paradygmaty uczenia maszynowego

Wyzwania uczenia ze wzmocnieniem

Pomimo swojej mocy, RL wiąże się z praktycznymi wyzwaniami:

Wyzwania implementacji uczenia ze wzmocnieniem

Podsumowanie

Podsumowując, uczenie ze wzmocnieniem to autonomiczne ramy uczenia, w których agent uczy się osiągać cele poprzez interakcję z otoczeniem i maksymalizację skumulowanej nagrody. Łączy idee optymalnej kontroli, programowania dynamicznego i psychologii behawioralnej, stanowiąc fundament wielu współczesnych przełomów w AI.

Poprzez modelowanie problemów jako sekwencyjnych zadań decyzyjnych z informacją zwrotną, RL umożliwia maszynom samodzielne uczenie się złożonych zachowań, łącząc uczenie oparte na danych z działaniem ukierunkowanym na cel.