Ας φανταστούμε ότι προσπαθείτε να διδάξετε σε ένα ρομπότ πώς να περπατά. Σε αντίθεση με το να διδάσκουμε έναν υπολογιστή πώς να προβλέπει τις τιμές των μετοχών ή να κατηγοριοποιεί τις εικόνες, δεν έχουμε πραγματικά ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε για να εκπαιδεύσουμε το ρομπότ μας.
Αν και μπορεί να σας έρθει φυσικά, το περπάτημα είναι στην πραγματικότητα μια πολύ περίπλοκη ενέργεια. Το περπάτημα ενός βήματος συνήθως περιλαμβάνει δεκάδες διαφορετικούς μύες που συνεργάζονται. Η προσπάθεια και οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται για να περπατήσετε από το ένα μέρος στο άλλο εξαρτώνται επίσης από διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένου του αν κουβαλάτε κάτι ή εάν υπάρχει κλίση ή άλλες μορφές εμποδίων.
Σε σενάρια σαν αυτά, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε μια μέθοδο γνωστή ως ενισχυτική μάθηση ή RL. Με το RL, μπορείτε να ορίσετε έναν συγκεκριμένο στόχο που θέλετε να λύσει το μοντέλο σας και σταδιακά να αφήσετε το μοντέλο να μάθει από μόνο του πώς να τον πετύχει.
Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε τα βασικά της ενισχυτικής μάθησης και πώς μπορούμε να εφαρμόσουμε το πλαίσιο RL σε μια ποικιλία διαφορετικών προβλημάτων στον πραγματικό κόσμο.
Τι είναι η ενισχυτική μάθηση;
Η ενισχυτική μάθηση αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο υποσύνολο των μάθηση μηχανής που εστιάζει στην εξεύρεση λύσεων επιβραβεύοντας επιθυμητές συμπεριφορές και τιμωρώντας τις ανεπιθύμητες συμπεριφορές.
Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση, η μέθοδος ενισχυτικής μάθησης συνήθως δεν έχει ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που παρέχει τη σωστή έξοδο για μια δεδομένη είσοδο. Ελλείψει δεδομένων εκπαίδευσης, ο αλγόριθμος πρέπει να βρει τη λύση μέσω δοκιμής και λάθους. Ο αλγόριθμος, τον οποίο συνήθως αναφερόμαστε ως an αντιπρόσωπος, πρέπει να βρει τη λύση από μόνη της αλληλεπιδρώντας με το θετική ατμόσφαιρα.
Οι ερευνητές αποφασίζουν για τα συγκεκριμένα αποτελέσματα ανταμοιβή και τι είναι ικανός να κάνει ο αλγόριθμος. Κάθε δράση ο αλγόριθμος θα λάβει κάποια μορφή ανατροφοδότησης που βαθμολογεί πόσο καλά λειτουργεί ο αλγόριθμος. Κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, ο αλγόριθμος θα βρει τελικά τη βέλτιστη λύση για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος.
Ένα απλό παράδειγμα: Πλέγμα 4×4
Ας ρίξουμε μια ματιά σε ένα απλό παράδειγμα ενός προβλήματος που μπορούμε να λύσουμε με την ενισχυτική μάθηση.
Ας υποθέσουμε ότι έχουμε ένα πλέγμα 4×4 ως περιβάλλον μας. Ο πράκτορας μας τοποθετείται τυχαία σε ένα από τα τετράγωνα μαζί με μερικά εμπόδια. Το πλέγμα θα περιέχει τρία εμπόδια «λάκκου» που πρέπει να αποφευχθούν και μία ανταμοιβή «διαμάντι» που πρέπει να βρει ο πράκτορας. Η πλήρης περιγραφή του περιβάλλοντος μας είναι γνωστή ως του περιβάλλοντος κατάσταση.
Στο μοντέλο μας RL, ο πράκτορας μας μπορεί να μετακινηθεί σε οποιοδήποτε γειτονικό τετράγωνο, εφόσον δεν υπάρχουν εμπόδια που τον εμποδίζουν. Το σύνολο όλων των έγκυρων ενεργειών σε ένα δεδομένο περιβάλλον είναι γνωστό ως το χώρο δράσης. Ο στόχος του αντιπροσώπου μας είναι να βρει το συντομότερο μονοπάτι για την ανταμοιβή.
Ο αντιπρόσωπός μας θα χρησιμοποιήσει τη μέθοδο ενίσχυσης εκμάθησης για να βρει τη διαδρομή προς το διαμάντι που απαιτεί τα λιγότερα βήματα. Κάθε σωστό βήμα θα δώσει στο ρομπότ μια ανταμοιβή και κάθε λάθος βήμα θα αφαιρέσει την ανταμοιβή του ρομπότ. Το μοντέλο υπολογίζει τη συνολική ανταμοιβή μόλις ο πράκτορας φτάσει στο διαμάντι.
Τώρα που ορίσαμε τον πράκτορα και το περιβάλλον, πρέπει επίσης να ορίσουμε τους κανόνες που θα χρησιμοποιήσουμε για τον προσδιορισμό της επόμενης ενέργειας που θα κάνει ο πράκτορας, δεδομένης της τρέχουσας κατάστασής του και του περιβάλλοντος.
Πολιτικές και ανταμοιβές
Σε ένα μοντέλο ενισχυτικής μάθησης, α πολιτική αναφέρεται στη στρατηγική που χρησιμοποιείται από έναν πράκτορα για να επιτύχει τους στόχους του. Η πολιτική του πράκτορα είναι αυτή που αποφασίζει τι πρέπει να κάνει στη συνέχεια ο πράκτορας, δεδομένης της τρέχουσας κατάστασης του πράκτορα και του περιβάλλοντος του.
Ο πράκτορας πρέπει να αξιολογήσει όλες τις πιθανές πολιτικές για να δει ποια πολιτική είναι η βέλτιστη.
Στο απλό μας παράδειγμα, η προσγείωση σε κενό χώρο θα επιστρέψει μια τιμή -1. Όταν ο πράκτορας προσγειωθεί σε ένα χώρο με την ανταμοιβή διαμαντιού, θα λάβει μια τιμή 10. Χρησιμοποιώντας αυτές τις τιμές, μπορούμε να συγκρίνουμε τις διαφορετικές πολιτικές χρησιμοποιώντας ένα βοηθητική λειτουργία U.
Ας συγκρίνουμε τώρα τη χρησιμότητα των δύο πολιτικών που φαίνονται παραπάνω:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η Πολιτική Α είναι η καλύτερη διαδρομή για την εύρεση της ανταμοιβής. Έτσι, ο πράκτορας θα χρησιμοποιήσει τη Διαδρομή Α έναντι της Πολιτικής Β.
Εξερεύνηση εναντίον Εκμετάλλευσης
Το πρόβλημα αντιστάθμισης εξερεύνησης και εκμετάλλευσης στην ενισχυτική μάθηση είναι ένα δίλημμα που πρέπει να αντιμετωπίσει ο πράκτορας κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.
Πρέπει οι πράκτορες να επικεντρωθούν στην εξερεύνηση νέων μονοπατιών ή επιλογών ή θα πρέπει να συνεχίσουν να εκμεταλλεύονται τις επιλογές που ήδη γνωρίζουν;
Εάν ο πράκτορας επιλέξει να εξερευνήσει, υπάρχει η δυνατότητα για τον πράκτορα να βρει μια καλύτερη επιλογή, αλλά μπορεί επίσης να διακινδυνεύσει τη σπατάλη χρόνου και πόρων. Από την άλλη πλευρά, εάν ο πράκτορας επιλέξει να εκμεταλλευτεί τη λύση που ήδη γνωρίζει, μπορεί να χάσει μια καλύτερη επιλογή.
Πρακτικές Εφαρμογές
Εδώ είναι μερικοί τρόποι Ερευνητές AI έχουν εφαρμόσει μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου:
Ενισχυτική Μάθηση σε Αυτοοδηγούμενα Αυτοκίνητα
Η ενισχυτική μάθηση έχει εφαρμοστεί σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα προκειμένου να βελτιωθεί η ικανότητά τους να οδηγούν με ασφάλεια και αποτελεσματικότητα. Η τεχνολογία επιτρέπει στα αυτόνομα αυτοκίνητα να μαθαίνουν από τα λάθη τους και να προσαρμόζουν συνεχώς τη συμπεριφορά τους προκειμένου να βελτιστοποιούν την απόδοσή τους.
Για παράδειγμα, η εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης με έδρα το Λονδίνο Γουέιβ έχει εφαρμόσει με επιτυχία ένα μοντέλο εκμάθησης βαθιάς ενίσχυσης για αυτόνομη οδήγηση. Στο πείραμά τους, χρησιμοποίησαν μια συνάρτηση ανταμοιβής που μεγιστοποιεί το χρόνο που τρέχει το όχημα χωρίς να παρέχει στοιχεία από τον εποχούμενο οδηγό.
Τα μοντέλα RL βοηθούν επίσης τα αυτοκίνητα να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση το περιβάλλον, όπως η αποφυγή εμποδίων ή η συγχώνευση στην κυκλοφορία. Αυτά τα μοντέλα πρέπει να βρουν έναν τρόπο να μετατρέψουν το περίπλοκο περιβάλλον που περιβάλλει ένα αυτοκίνητο σε έναν αντιπροσωπευτικό χώρο κατάστασης που μπορεί να κατανοήσει το μοντέλο.
Ενισχυτική Μάθηση στη Ρομποτική
Οι ερευνητές χρησιμοποιούν επίσης ενισχυτική μάθηση για να αναπτύξουν ρομπότ που μπορούν να μάθουν πολύπλοκες εργασίες. Μέσω αυτών των μοντέλων RL, τα ρομπότ είναι σε θέση να παρατηρούν το περιβάλλον τους και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τις παρατηρήσεις τους.
Για παράδειγμα, έχει γίνει έρευνα σχετικά με τη χρήση μοντέλων ενισχυτικής μάθησης για να επιτραπεί στα δίποδα ρομπότ να μάθουν πώς να walk μόνοι τους.
Οι ερευνητές θεωρούν το RL ως βασική μέθοδο στον τομέα της ρομποτικής. Η ενισχυτική μάθηση δίνει στους ρομποτικούς πράκτορες ένα πλαίσιο για να μάθουν περίπλοκες ενέργειες που διαφορετικά μπορεί να είναι δύσκολο να σχεδιαστούν.
Ενισχυτική μάθηση στο παιχνίδι
Τα μοντέλα RL έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί για να μάθουν πώς να παίζουν βιντεοπαιχνίδια. Οι πράκτορες μπορούν να ρυθμιστούν για να μαθαίνουν από τα λάθη τους και να βελτιώνουν συνεχώς την απόδοσή τους στο παιχνίδι.
Οι ερευνητές έχουν ήδη αναπτύξει πράκτορες που μπορούν να παίζουν παιχνίδια όπως σκάκι, Go και πόκερ. Το 2013, Deepmind χρησιμοποίησε το Deep Reinforcement Learning για να επιτρέψει σε ένα μοντέλο να μάθει πώς να παίζει παιχνίδια Atari από την αρχή.
Πολλά επιτραπέζια παιχνίδια και βιντεοπαιχνίδια έχουν περιορισμένο χώρο δράσης και έναν καλά καθορισμένο συγκεκριμένο στόχο. Αυτά τα χαρακτηριστικά λειτουργούν προς όφελος του μοντέλου RL. Οι μέθοδοι RL μπορούν να επαναλάβουν γρήγορα πάνω από εκατομμύρια προσομοιωμένα παιχνίδια για να μάθουν τις βέλτιστες στρατηγικές για την επίτευξη της νίκης.
Συμπέρασμα
Είτε μαθαίνετε πώς να περπατάτε είτε μαθαίνετε πώς να παίζετε βιντεοπαιχνίδια, τα μοντέλα RL έχουν αποδειχθεί χρήσιμα πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση προβλημάτων που απαιτούν περίπλοκη λήψη αποφάσεων.
Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται, τόσο οι ερευνητές όσο και οι προγραμματιστές θα συνεχίσουν να βρίσκουν νέες εφαρμογές που εκμεταλλεύονται την αυτοδιδακτική ικανότητα του μοντέλου.
Σε ποιες πρακτικές εφαρμογές πιστεύετε ότι μπορεί να βοηθήσει η ενισχυτική μάθηση;
Αφήστε μια απάντηση