Reinforcement Learning (RL) is een tak van machine learning waarbij een agent leert beslissingen te nemen door te interageren met een omgeving. Bij RL is het doel van de agent om een beleid (een strategie) te leren voor het kiezen van acties die de cumulatieve beloning in de tijd maximaliseren.

In tegenstelling tot supervised learning, dat gelabelde voorbeelden vereist, vertrouwt RL op trial-and-error feedback: acties die positieve uitkomsten (beloningen) opleveren worden versterkt, terwijl acties met negatieve resultaten (straffen) worden vermeden.

Zoals Sutton en Barto uitleggen, is RL in essentie “een computationele benadering om doelgerichte leer- en besluitvormingsprocessen te begrijpen en te automatiseren”, waarbij de agent leert door directe interactie met zijn omgeving, zonder externe supervisie of een volledig model van de wereld.

In de praktijk betekent dit dat de agent continu de toestand-actie-ruimte verkent, de resultaten van zijn acties observeert en zijn strategie aanpast om toekomstige beloningen te verbeteren.

Kernbegrippen en Componenten

Reinforcement learning omvat verschillende kernonderdelen. In grote lijnen interacteert een agent (de lerende of beslissingsnemende entiteit) met een omgeving (het externe systeem of probleemgebied) door acties te ondernemen op discrete tijdstippen.

Bij elke stap observeert de agent de huidige toestand van de omgeving, voert een actie uit en ontvangt vervolgens een beloning (een numeriek feedbacksignaal) van de omgeving. Over vele interacties probeert de agent zijn totale (cumulatieve) beloning te maximaliseren. Belangrijke concepten zijn:

• Agent: De autonome lerende (bijvoorbeeld een AI-programma of robot) die beslissingen neemt.
• Omgeving: De wereld of het probleemgebied waarmee de agent interacteert. De omgeving levert de huidige toestand aan de agent en berekent de beloning op basis van de actie van de agent.
• Actie: Een beslissing of zet die de agent neemt om de omgeving te beïnvloeden. Verschillende acties kunnen leiden tot verschillende toestanden en beloningen.
• Toestand: Een representatie van de omgeving op een bepaald moment (bijvoorbeeld de positie van stukken op een speelbord of sensorwaarden in een robot). De agent gebruikt de toestand om zijn volgende actie te bepalen.
• Beloning: Een scalaire feedbacksignaal (positief, negatief of nul) gegeven door de omgeving na elke actie. Het kwantificeert het directe voordeel (of de kosten) van de actie. Het doel van de agent is om de verwachte cumulatieve beloning in de tijd te maximaliseren.
• Beleid: De strategie van de agent voor het kiezen van acties, meestal een mapping van toestanden naar acties. Door te leren streeft de agent naar een optimaal of bijna optimaal beleid.
• Waarde functie (of return): Een schatting van de verwachte toekomstige beloning (cumulatieve beloning) die de agent zal ontvangen vanuit een gegeven toestand (of toestand-actie paar). De waarde functie helpt de agent om de langetermijngevolgen van acties te evalueren.
• Model (optioneel): Bij model-based RL bouwt de agent een intern model van de dynamiek van de omgeving (hoe toestanden veranderen gegeven acties) en gebruikt dit om te plannen. Bij model-free RL wordt geen dergelijk model gebouwd; de agent leert puur door trial-and-error ervaring.

Hoe Reinforcement Learning Werkt

RL wordt vaak geformaliseerd als een Markov decision process (MDP). Bij elke discrete tijdstap observeert de agent een toestand St en kiest een actie At. De omgeving gaat vervolgens over naar een nieuwe toestand St+1 en geeft een beloning Rt+1 op basis van de genomen actie.

Over vele episodes verzamelt de agent ervaring in de vorm van toestands–actie–beloningreeksen. Door te analyseren welke acties tot hogere beloningen leidden, verbetert de agent geleidelijk zijn beleid.

Cruciaal is dat RL-problemen een afweging vereisen tussen exploratie en exploitatie. De agent moet de beste bekende acties exploiteren om beloning te verkrijgen, maar ook nieuwe acties verkennen die mogelijk tot nog betere resultaten leiden.

Bijvoorbeeld, een reinforcement learning-agent die een robot bestuurt, kan meestal een bewezen veilige route nemen (exploitatie), maar soms een nieuw pad proberen (exploratie) om mogelijk een snellere route te ontdekken. Het balanceren van deze afweging is essentieel om het optimale beleid te vinden.

Het leerproces wordt vaak vergeleken met gedragsconditionering. Zo merkt AWS op dat RL “het trial-and-error leerproces nabootst dat mensen gebruiken”. Een kind leert bijvoorbeeld dat opruimen lof oplevert, terwijl het gooien met speelgoed terechtwijzing veroorzaakt; op dezelfde manier leert een RL-agent welke acties beloningen opleveren door positieve feedback voor goede acties en negatieve feedback voor slechte acties te ontvangen.

Na verloop van tijd bouwt de agent waarde-inschattingen of beleidsregels op die de beste reeks acties vastleggen om langetermijndoelen te bereiken.

In de praktijk verzamelen RL-algoritmen beloningen over episodes en streven ze ernaar de verwachte return (som van toekomstige beloningen) te maximaliseren. Ze leren voorkeur te geven aan acties die leiden tot hoge toekomstige beloningen, zelfs als die acties niet de hoogste onmiddellijke beloning opleveren. Dit vermogen om te plannen voor langetermijnwinst (soms met acceptatie van kortetermijnoffers) maakt RL geschikt voor complexe, opeenvolgende besluitvormingsproblemen.

Soorten Reinforcement Learning Algoritmen

Er zijn veel algoritmen om reinforcement learning te implementeren. Globaal vallen ze in twee klassen: model-based en model-free methoden.

• Model-based RL: De agent leert eerst of kent een model van de dynamiek van de omgeving (hoe toestanden veranderen en hoe beloningen worden toegekend) en plant vervolgens acties door uitkomsten te simuleren. Bijvoorbeeld, een robot die een gebouw in kaart brengt om de kortste route te vinden, gebruikt een model-based aanpak.

• Model-free RL: De agent heeft geen expliciet model van de omgeving en leert uitsluitend door trial-and-error in de echte (of gesimuleerde) omgeving. In plaats van te plannen met een model, werkt hij waarde-inschattingen of beleidsregels incrementeel bij op basis van ervaring. De meeste klassieke RL-algoritmen (zoals Q-learning of Temporal-Difference learning) zijn model-free.

Binnen deze categorieën verschillen algoritmen in hoe ze het beleid of de waarde functie representeren en bijwerken. Bijvoorbeeld, Q-learning (een waardegerichte methode) leert schattingen van de “Q-waarden” (verwachte return) voor toestand-actieparen en kiest de actie met de hoogste waarde.

Policy-gradient methoden parametriseren het beleid direct en passen de parameters aan via gradient ascent op de verwachte beloning. Veel geavanceerde methoden (zoals Actor-Critic of Trust Region Policy Optimization) combineren waarde-inschatting en beleidsoptimalisatie.

Een belangrijke recente ontwikkeling is Deep Reinforcement Learning. Hierbij dienen diepe neurale netwerken als functie-approximators voor waarde functies of beleidsregels, waardoor RL hoge-dimensionale inputs zoals beelden aankan. DeepMind’s succes met Atari-spellen en bordspellen (bijvoorbeeld AlphaGo in Go) komt voort uit de combinatie van deep learning met RL. In deep RL schalen algoritmen zoals Deep Q-Networks (DQN) of Deep Policy Gradients RL naar complexe taken in de echte wereld.

Zo merkt AWS op dat gangbare RL-algoritmen Q-learning, Monte Carlo-methoden, policy-gradient methoden en Temporal-Difference learning omvatten, en dat “Deep RL” verwijst naar het gebruik van diepe neurale netwerken in deze methoden.

Toepassingen van Reinforcement Learning

Reinforcement learning wordt toegepast in veel domeinen waar opeenvolgende besluitvorming onder onzekerheid cruciaal is. Belangrijke toepassingen zijn:

• Spellen en Simulaties: RL heeft bekendheid verworven door het beheersen van spellen en simulators. Bijvoorbeeld, DeepMind’s AlphaGo en AlphaZero leerden Go en Schaken op supermenselijk niveau met RL. Videospellen (Atari, StarCraft) en simulaties (fysica, roboticasimulators) zijn natuurlijke testomgevingen voor RL omdat de omgeving goed gedefinieerd is en veel pogingen mogelijk zijn.
• Robotica en Besturing: Autonome robots en zelfrijdende auto’s zijn agenten in dynamische omgevingen. Door trial-and-error kan RL een robot leren objecten vast te pakken of een auto leren navigeren in het verkeer. IBM merkt op dat robots en zelfrijdende auto’s voorbeelden zijn van RL-agenten die leren door interactie met hun omgeving.
• Aanbevelingssystemen en Marketing: RL kan content of advertenties personaliseren op basis van gebruikersinteracties. Bijvoorbeeld, een RL-gebaseerde aanbeveler werkt zijn suggesties bij naarmate gebruikers items aanklikken of overslaan, en leert zo de meest relevante advertenties of producten te tonen.
• Resource-optimalisatie: RL blinkt uit in het optimaliseren van systemen met langetermijndoelen. Voorbeelden zijn het aanpassen van datacenterkoeling om energieverbruik te minimaliseren, het beheren van energieopslag in slimme netten, of het beheren van cloud computing resources. AWS beschrijft use cases zoals “cloud spend optimization”, waarbij een RL-agent leert compute resources zo efficiënt mogelijk toe te wijzen.
• Financiën en Handel: Financiële markten zijn dynamisch en sequentieel. RL is onderzocht om handelsstrategieën, portfoliobeheer en hedging te optimaliseren door transacties te simuleren en te leren welke acties rendement maximaliseren onder marktveranderingen.

Deze voorbeelden benadrukken de kracht van RL in langetermijnplanning. In tegenstelling tot methoden die alleen onmiddellijke uitkomsten voorspellen, maximaliseert RL expliciet cumulatieve beloningen, waardoor het goed geschikt is voor problemen waarbij acties vertraagde gevolgen hebben.

Reinforcement Learning versus Andere Machine Learning

Reinforcement learning is een van de drie hoofdparadigma’s van machine learning (naast supervised en unsupervised learning), maar het richt zich op een ander aspect. Supervised learning traint op gelabelde input-output paren, terwijl unsupervised learning patronen vindt in ongelabelde data.

RL vereist daarentegen geen gelabelde voorbeelden van correct gedrag. In plaats daarvan definieert het een doel via het beloningssignaal en leert het door trial-and-error. Bij RL zijn de “trainingsdata” (toestand-actie-beloning tuples) sequentieel en onderling afhankelijk, omdat elke actie toekomstige toestanden beïnvloedt.

Simpel gezegd vertelt supervised learning een model wat te voorspellen; reinforcement learning leert een agent hoe te handelen. Zoals IBM opmerkt, leert RL door “positieve versterking” (beloning) in plaats van door de juiste antwoorden te tonen.

Dit maakt RL bijzonder krachtig voor taken die besluitvorming en besturing vereisen. Het betekent echter ook dat RL uitdagender kan zijn: zonder gelabelde feedback moet de agent zelf goede acties ontdekken, wat vaak veel exploratie van de omgeving vereist.

Uitdagingen van Reinforcement Learning

Ondanks de kracht kent RL praktische uitdagingen:

• Sample Inefficiency: RL vereist vaak enorme hoeveelheden ervaring (pogingen) om effectieve beleidsregels te leren. Training in de echte wereld kan kostbaar of traag zijn (bijvoorbeeld een robot heeft mogelijk miljoenen pogingen nodig om een taak te beheersen). Daarom worden veel RL-systemen eerst in simulatie getraind voordat ze worden ingezet.
• Beloningsontwerp: Het definiëren van een passende beloningsfunctie is lastig. Een slecht gekozen beloning kan leiden tot ongewenst gedrag (de agent kan de beloning “misbruiken” op een manier die niet overeenkomt met het echte doel). Het ontwerpen van beloningen die langetermijndoelen vastleggen zonder ongewenste shortcuts is een kunst binnen RL-onderzoek.
• Stabiliteit en Veiligheid: In realistische omgevingen (robotica, gezondheidszorg, financiën) kunnen onveilige exploratieve acties gevaarlijk of kostbaar zijn. AWS merkt op dat experimenteren in de echte wereld (bijvoorbeeld het vliegen met een drone) mogelijk niet praktisch is zonder simulatie. Veiligheid tijdens leren en implementatie is een actief onderzoeksgebied binnen RL.
• Interpretatie: Geleerde RL-beleidsregels (vooral diepe RL-modellen) kunnen ondoorzichtig zijn. Begrijpen waarom een agent bepaalde acties kiest is vaak moeilijk, wat het lastig maakt om het systeem te debuggen of vertrouwen te geven. Dit gebrek aan interpretatievermogen wordt gezien als een uitdaging bij de inzet van complexe RL-systemen.

Elk van deze uitdagingen is onderwerp van lopend onderzoek. Ondanks de obstakels tonen de praktische successen van RL (in spellen, robotica, aanbevelingssystemen, enz.) aan dat RL, mits zorgvuldig toegepast, indrukwekkende resultaten kan behalen.

>>>Klik hier voor meer informatie over:

Wat is Generatieve AI?

Wat is een Neuraal Netwerk?

Samenvattend is reinforcement learning een autonoom leerraamwerk waarbij een agent leert doelen te bereiken door interactie met zijn omgeving en het maximaliseren van cumulatieve beloning. Het combineert ideeën uit optimale besturing, dynamische programmering en gedragspsychologie, en vormt de basis van veel moderne AI-doorbraken.

Door problemen te kaderen als opeenvolgende besluitvormingsproblemen met feedback, stelt RL machines in staat complexe gedragingen zelfstandig te leren, waarmee de kloof tussen data-gedreven leren en doelgerichte actie wordt overbrugd.