למידת חיזוק (RL) היא ענף של למידת מכונה שבו סוכן לומד לקבל החלטות באמצעות אינטראקציה עם הסביבה. בלמידת חיזוק, מטרת הסוכן היא ללמוד מדיניות (אסטרטגיה) לבחירת פעולות שמטרתן למקסם את הפרס המצטבר לאורך זמן.

בשונה מלמידה מונחית, שדורשת דוגמאות מתויגות, למידת חיזוק נשענת על משוב של ניסוי וטעייה: פעולות שמניבות תוצאות חיוביות (פרסים) מחוזקות, בעוד שפעולות שמניבות תוצאות שליליות (עונשים) נמנעות.

כפי שמסבירים Sutton ו-Barto, למידת חיזוק היא בעצם “גישה חישובית להבנת ולמיכון למידה מכוונת מטרה וקבלת החלטות” שבה הסוכן לומד מאינטראקציה ישירה עם הסביבה, ללא צורך בפיקוח חיצוני או במודל מלא של העולם.

בפועל, המשמעות היא שהסוכן חוקר באופן מתמיד את מרחב המצבים והפעולות, צופה בתוצאות פעולותיו, ומעדכן את האסטרטגיה שלו לשיפור הפרסים העתידיים.

מושגים ורכיבים מרכזיים

למידת חיזוק כוללת מספר אלמנטים מרכזיים. במונחים כלליים, סוכן (הלומד או הגורם שמקבל החלטות) מתקשר עם הסביבה (המערכת החיצונית או תחום הבעיה) באמצעות ביצוע פעולות בזמנים בדידים.

בכל שלב הסוכן מתבונן במצב נוכחי של הסביבה, מבצע פעולה, ואז מקבל פרס (אות משוב מספרי) מהסביבה. לאורך אינטראקציות רבות כאלה, הסוכן שואף למקסם את סך הפרסים המצטברים. המושגים המרכזיים כוללים:

• סוכן: הלומד האוטונומי (למשל תוכנת בינה מלאכותית או רובוט) שמקבל החלטות.
• סביבה: העולם או תחום הבעיה שבו הסוכן פועל. הסביבה מספקת את המצב הנוכחי לסוכן ומחשבת את הפרס בהתאם לפעולה שנבחרה.
• פעולה: החלטה או צעד שננקט על ידי הסוכן להשפיע על הסביבה. פעולות שונות עשויות להוביל למצבים ופרסים שונים.
• מצב: ייצוג של הסביבה בזמן נתון (למשל מיקום חלקים במשחק לוח או קריאות חיישנים ברובוט). הסוכן משתמש במצב כדי להחליט על הפעולה הבאה.
• פרס: אות משוב סקלרי (חיובי, שלילי או אפס) שניתן על ידי הסביבה לאחר כל פעולה. הוא מייצג את התועלת המיידית (או העלות) של הפעולה. מטרת הסוכן היא למקסם את ההפרס המצטבר הצפוי במהלך הזמן.
• מדיניות: האסטרטגיה של הסוכן לבחירת פעולות, בדרך כלל מיפוי ממצבים לפעולות. באמצעות למידה, הסוכן שואף למצוא מדיניות אופטימלית או קרובה לאופטימלית.
• פונקציית ערך (או החזר): הערכה של הפרס העתידי הצפוי (הפרס המצטבר) שהסוכן יקבל ממצב נתון (או זוג מצב-פעולה). פונקציית הערך מסייעת לסוכן להעריך את ההשלכות ארוכות הטווח של פעולות.
• מודל (אופציונלי): בלמידת חיזוק מבוססת מודל, הסוכן בונה מודל פנימי של דינמיקת הסביבה (כיצד מצבים משתנים בהתאם לפעולות) ומשתמש בו לתכנון. בלמידת חיזוק ללא מודל, לא נבנה מודל כזה; הסוכן לומד רק מניסיון של ניסוי וטעייה.

כיצד פועלת למידת חיזוק

למידת חיזוק מתוארת לעיתים קרובות כתהליך קבלת החלטות מרקוב (MDP). בכל שלב זמן בדיד, הסוכן מתבונן במצב StSt​ ובוחר פעולה AtAt​. הסביבה עוברת למצב חדש St+1St+1​ ומספקת פרס Rt+1Rt+1​ בהתאם לפעולה שנבחרה.

לאורך פרקים רבים, הסוכן צובר ניסיון בצורת רצפים של מצב-פעולה-פרס. באמצעות ניתוח אילו פעולות הובילו לפרסים גבוהים יותר, הסוכן משפר בהדרגה את המדיניות שלו.

חשוב לציין, שלבעיות למידת חיזוק יש דילמה בין חקירה לבין ניצול. הסוכן חייב לנצל את הפעולות הידועות כטובות כדי לקבל פרס, אך גם לחקור פעולות חדשות שעשויות להניב תוצאות טובות אף יותר.

לדוגמה, סוכן למידת חיזוק השולט ברובוט עשוי בדרך כלל לבחור בדרך מוכחת ובטוחה (ניצול) אך לפעמים לנסות מסלול חדש (חקירה) כדי לגלות דרך מהירה יותר. איזון בין שני אלה חיוני למציאת המדיניות האופטימלית.

תהליך הלמידה מזכיר לעיתים התניה התנהגותית. לדוגמה, AWS מציינת שלמידת חיזוק “מדמה את תהליך הלמידה בניסוי וטעייה שבו משתמשים בני אדם”. ילד עשוי ללמוד שארגון הצעצועים זוכה לשבחים בעוד שזריקת צעצועים גורמת לנזיפות; באופן דומה, סוכן RL לומד אילו פעולות מניבות פרסים על ידי קבלת משוב חיובי על פעולות טובות ושלילי על פעולות רעות.

עם הזמן, הסוכן בונה הערכות ערך או מדיניות שמייצגות את רצף הפעולות הטוב ביותר להשגת מטרות ארוכות טווח.

בפועל, אלגוריתמים של RL מצברים פרסים לאורך פרקים ושואפים למקסם את ההחזר הצפוי (סכום הפרסים העתידיים). הם לומדים להעדיף פעולות שמובילות לפרסים גבוהים בעתיד, גם אם הן לא מניבות את הפרס המיידי הגבוה ביותר. היכולת לתכנן לטווח ארוך (לפעמים תוך קבלת ויתורים לטווח קצר) הופכת את RL למתאים למשימות מורכבות של קבלת החלטות רציפות.

סוגי אלגוריתמים בלמידת חיזוק

ישנם אלגוריתמים רבים ליישום למידת חיזוק. באופן כללי, הם מתחלקים לשתי קטגוריות: מבוססי מודל וללא מודל.

• למידת חיזוק מבוססת מודל: הסוכן לומד או יודע תחילה מודל של דינמיקת הסביבה (כיצד מצבים משתנים וכיצד מחולקים הפרסים) ואז מתכנן פעולות על ידי סימולציה של תוצאות. לדוגמה, רובוט שממפה מבנה כדי למצוא את המסלול הקצר ביותר משתמש בגישה מבוססת מודל.

• למידת חיזוק ללא מודל: הסוכן אינו מחזיק במודל מפורש של הסביבה ולומד רק מניסוי וטעייה בסביבה אמיתית (או מדומה). במקום לתכנן עם מודל, הוא מעדכן בהדרגה הערכות ערך או מדיניות מניסיון. רוב אלגוריתמי RL הקלאסיים (כמו Q-learning או Temporal-Difference) הם ללא מודל.

בתוך קטגוריות אלו, האלגוריתמים שונים באופן הייצוג והעדכון של המדיניות או פונקציית הערך. לדוגמה, Q-learning (שיטה מבוססת ערך) לומדת הערכות של “ערכי Q” (החזר צפוי) לזוגות מצב-פעולה ובוחרת את הפעולה עם הערך הגבוה ביותר. 

שיטות Policy-gradient מפרמטרות ישירות את המדיניות ומעדכנות את הפרמטרים שלה באמצעות עלייה במדרון על הפרס הצפוי. שיטות מתקדמות רבות (כמו Actor-Critic או Trust Region Policy Optimization) משלבות הערכת ערך ואופטימיזציית מדיניות.

פיתוח משמעותי לאחרונה הוא למידת חיזוק עמוקה. כאן, רשתות עצביות עמוקות משמשות כמעריכי פונקציות לערך או למדיניות, ומאפשרות ל-RL להתמודד עם קלטים בעלי מימדים גבוהים כמו תמונות. הצלחות DeepMind במשחקי אטארי ומשחקי לוח (למשל AlphaGo ב-Go) נובעות משילוב למידה עמוקה עם RL. בלמידת חיזוק עמוקה, אלגוריתמים כמו Deep Q-Networks (DQN) או Deep Policy Gradients מרחיבים את RL למשימות מורכבות בעולם האמיתי.

לדוגמה, AWS מציינת שאלגוריתמים נפוצים בלמידת חיזוק כוללים Q-learning, שיטות מונטה קרלו, שיטות policy-gradient ולמידת Temporal-Difference, ו-“Deep RL” מתייחס לשימוש ברשתות עצביות עמוקות בשיטות אלו.

יישומים של למידת חיזוק

למידת חיזוק מיושמת בתחומים רבים שבהם קבלת החלטות רציפה תחת אי-ודאות היא קריטית. יישומים מרכזיים כוללים:

• משחקים וסימולציות: למידת חיזוק התבלטה בשליטה במשחקים וסימולטורים. לדוגמה, AlphaGo ו-AlphaZero של DeepMind למדו לשחק גו ושחמט ברמות על-אנושיות באמצעות RL. משחקי וידאו (אטארי, StarCraft) וסימולציות (פיזיקה, רובוטיקה) הם זירות טבעיות ל-RL כי הסביבה מוגדרת היטב וניתן לבצע ניסויים רבים.
• רובוטיקה ובקרה: רובוטים אוטונומיים ורכבים אוטונומיים הם סוכנים בסביבות דינמיות. באמצעות ניסוי וטעייה, RL יכול ללמד רובוט לתפוס עצמים או רכב לנהוג בתנועה. IBM מציינת שרובוטים ורכבים אוטונומיים הם דוגמאות מרכזיות לסוכני RL שלומדים באמצעות אינטראקציה עם הסביבה.
• מערכות המלצה ושיווק: RL יכול להתאים תוכן או פרסומות בהתבסס על אינטראקציות משתמש. לדוגמה, מערכת המלצה מבוססת RL מעדכנת את ההצעות שלה ככל שהמשתמשים לוחצים או מדלגים על פריטים, ולומדת להציג את המודעות או המוצרים הרלוונטיים ביותר לאורך זמן.
• אופטימיזציית משאבים: RL מצטיין באופטימיזציה של מערכות עם מטרות לטווח ארוך. דוגמאות כוללות התאמת קירור מרכזי נתונים למזעור צריכת אנרגיה, בקרה על אחסון אנרגיה ברשת חכמה, או ניהול משאבי מחשוב ענן. AWS מתארת מקרים כמו “אופטימיזציית הוצאות ענן”, שבה סוכן RL לומד להקצות משאבים בצורה היעילה ביותר מבחינת עלות.
• פיננסים וסחר: שווקי ההון הם דינמיים ורציפים. RL נחקר כאמצעי לאופטימיזציה של אסטרטגיות מסחר, ניהול תיקי השקעות וכיסוי סיכונים באמצעות סימולציה של עסקאות ולמידה אילו פעולות ממקסמות תשואות תחת תנודות שוק.

דוגמאות אלו מדגישות את חוזקה של RL בתכנון לטווח ארוך. בניגוד לשיטות שמנבאות רק תוצאות מיידיות, RL ממקסמת במפורש פרסים מצטברים, מה שהופך אותה למתאימה לבעיות שבהן לפעולות יש השלכות מאוחרות.

למידת חיזוק לעומת שיטות למידת מכונה אחרות

למידת חיזוק היא אחת משלוש הפרדיגמות המרכזיות של למידת מכונה (לצד למידה מונחית ולמידה בלתי מונחית), אך שונה במיקודה. למידה מונחית מתאמנת על זוגות קלט-פלט מתויגים, בעוד שלמידה בלתי מונחית מוצאת דפוסים בנתונים לא מתויגים.

לעומת זאת, RL אינה דורשת דוגמאות מתויגות של התנהגות נכונה. במקום זאת, היא מגדירה מטרה באמצעות אות הפרס ולומדת באמצעות ניסוי וטעייה. ב-RL, ה-“נתוני האימון” (רצפי מצב-פעולה-פרס) הם רציפים ותלויים זה בזה, כי כל פעולה משפיעה על המצבים העתידיים.

בקיצור, למידה מונחית מלמדת מודל מה לחזות; למידת חיזוק מלמדת סוכן איך לפעול. כפי שמציין סקירה של IBM, RL לומדת באמצעות “חיזוק חיובי” (פרס) במקום להראות לה את התשובות הנכונות.

זה הופך את RL לעוצמתית במיוחד למשימות שדורשות קבלת החלטות ובקרה. עם זאת, זה גם הופך את RL למאתגרת יותר: ללא משוב מתויג, הסוכן חייב לגלות בעצמו פעולות טובות, מה שדורש לעיתים חקירה נרחבת של הסביבה.

אתגרים בלמידת חיזוק

למרות עוצמתה, ללמידת חיזוק יש אתגרים מעשיים:

• יעילות דגימה נמוכה: למידת חיזוק דורשת לעיתים כמויות עצומות של ניסיון (ניסויים) כדי ללמוד מדיניות יעילה. אימון בעולם האמיתי יכול להיות יקר או איטי (למשל, רובוט עשוי להזדקק למיליוני ניסויים כדי לשלוט במשימה). לכן, מערכות RL רבות מתאמנות תחילה בסימולציה לפני פריסה.
• עיצוב פונקציית פרס: הגדרת פונקציית פרס מתאימה היא מורכבת. פרס שנבחר בצורה לקויה עלול להוביל להתנהגויות בלתי רצויות (הסוכן עשוי “לנצל” את הפרס באופן שאינו תואם את המטרה האמיתית). עיצוב פרסים שמייצגים מטרות ארוכות טווח ללא קיצורי דרך בלתי רצויים הוא אמנות במחקר RL.
• יציבות ובטיחות: בסביבות אמיתיות (רובוטיקה, בריאות, פיננסים), פעולות חקירה לא בטוחות עלולות להיות מסוכנות או יקרות. AWS מציינת שניסויים בעולם האמיתי (למשל טיסת רחפן) עשויים להיות לא מעשיים ללא סימולציה. הבטחת בטיחות במהלך הלמידה והפריסה היא תחום מחקר פעיל ב-RL.
• פרשנות: מדיניות RL שנלמדות (במיוחד מודלים עמוקים) יכולות להיות שקופות פחות. הבנת הסיבות לבחירת פעולות מסוימות קשה לעיתים, מה שמקשה על איתור תקלות או אמון במערכת. חוסר הפרשנות נחשב לאתגר בפריסת מערכות RL מורכבות.

כל אחד מהאתגרים הללו נמצא תחת מחקר מתמשך. למרות המכשולים, ההצלחות המעשיות של RL (במשחקים, רובוטיקה, מערכות המלצה ועוד) מראות שכאשר מיישמים אותה בזהירות, RL יכולה להשיג תוצאות מרשימות.

>>>לחצו ללמוד עוד על:

מהי בינה מלאכותית יוצרת?

מהי רשת עצבית?

לסיכום, למידת חיזוק היא מסגרת למידה אוטונומית שבה סוכן לומד להשיג מטרות באמצעות אינטראקציה עם הסביבה ומקסום הפרס המצטבר. היא משלבת רעיונות מבקרה אופטימלית, תכנות דינמי ופסיכולוגיה התנהגותית, ומהווה בסיס לפריצות דרך רבות בבינה מלאכותית מודרנית.

על ידי מיסוד בעיות כמשימות קבלת החלטות רציפות עם משוב, RL מאפשרת למכונות ללמוד התנהגויות מורכבות בעצמן, ומגשרת על הפער בין למידה מבוססת נתונים לפעולה מכוונת מטרה.