בואו נדמיין שאתם מנסים ללמד רובוט איך ללכת. בניגוד ללמד מחשב כיצד לחזות את מחירי המניות או לסווג תמונות, אין לנו באמת מערך נתונים גדול בו אנו יכולים להשתמש כדי לאמן את הרובוט שלנו.
למרות שזה עשוי להיות טבעי לך, הליכה היא למעשה פעולה מורכבת מאוד. הליכה בצעד כרוכה בדרך כלל בעשרות שרירים שונים הפועלים יחד. המאמץ והטכניקות המשמשות ללכת ממקום אחד לאחר תלויים גם במגוון גורמים, כולל האם אתה נושא משהו או אם יש שיפוע או צורות אחרות של מכשולים.
בתרחישים כמו אלה, אנו יכולים להשתמש בשיטה הידועה בשם למידת חיזוק או RL. עם RL, אתה יכול להגדיר מטרה ספציפית שאתה רוצה שהמודל שלך יפתור ולתת בהדרגה למודל ללמוד בעצמו כיצד להשיג זאת.
במאמר זה, נחקור את היסודות של למידת חיזוק וכיצד נוכל ליישם את מסגרת ה-RL על מגוון בעיות שונות בעולם האמיתי.
מהי למידת חיזוק?
למידת חיזוק מתייחסת לתת-קבוצה מסוימת של למידת מכונה המתמקדת במציאת פתרונות על ידי תגמול על התנהגויות רצויות והענשת התנהגויות לא רצויות.
שלא כמו למידה מפוקחת, לשיטת לימוד החיזוק בדרך כלל אין מערך אימון המספק את הפלט הנכון עבור קלט נתון. בהיעדר נתוני אימון, על האלגוריתם למצוא את הפתרון באמצעות ניסוי וטעייה. האלגוריתם, שאליו אנו מתייחסים בדרך כלל כאל סוכן, חייב למצוא את הפתרון בעצמו על ידי אינטראקציה עם סביבה.
החוקרים מחליטים לאיזה תוצאות מסוימות לגמול ומה האלגוריתם מסוגל לעשות. כֹּל פעולה שהאלגוריתם לוקח יקבל צורה כלשהי של משוב שיקבע את רמת הביצועים של האלגוריתם. במהלך תהליך האימון, האלגוריתם ימצא בסופו של דבר את הפתרון האופטימלי לפתרון בעיה מסוימת.
דוגמה פשוטה: רשת 4×4
הבה נסתכל על דוגמה פשוטה לבעיה שנוכל לפתור באמצעות לימוד חיזוק.
נניח שיש לנו רשת 4×4 כסביבה שלנו. הסוכן שלנו ממוקם באופן אקראי באחד הריבועים יחד עם כמה מכשולים. הרשת תכיל שלושה מכשולים "בור" שיש להימנע מהם ותגמול "יהלום" יחיד שעל הסוכן למצוא. התיאור המלא של הסביבה שלנו ידוע בשם הסביבה היו.
במודל RL שלנו, הסוכן שלנו יכול לעבור לכל ריבוע סמוך כל עוד אין מכשולים שחוסמים אותם. קבוצת כל הפעולות התקפות בסביבה נתונה ידועה בשם מרחב פעולה. המטרה של הסוכן שלנו היא למצוא את הדרך הקצרה ביותר לתגמול.
הסוכן שלנו ישתמש בשיטת למידת החיזוק כדי למצוא את הנתיב ליהלום הדורש את כמות הצעדים הקטנה ביותר. כל צעד נכון יעניק לרובוט פרס וכל צעד שגוי יגרע את הפרס של הרובוט. המודל מחשב את התגמול הכולל ברגע שהסוכן מגיע ליהלום.
כעת, לאחר שהגדרנו את הסוכן והסביבה, עלינו להגדיר גם את הכללים לשימוש לקביעת הפעולה הבאה שהסוכן ינקוט בהתחשב במצבו הנוכחי ובסביבה.
מדיניות ותגמולים
במודל למידת חיזוק, א מדיניות מתייחס לאסטרטגיה שבה משתמש סוכן כדי להשיג את מטרותיו. מדיניות הסוכן היא מה שמחליט מה הסוכן צריך לעשות בהמשך בהתחשב במצב הנוכחי של הסוכן וסביבתו.
על הסוכן להעריך את כל המדיניות האפשרית כדי לראות איזו מדיניות אופטימלית.
בדוגמה הפשוטה שלנו, נחיתה על שטח ריק תחזיר ערך של -1. כאשר הסוכן נוחת על רווח עם תגמול היהלום, הם יקבלו ערך של 10. באמצעות ערכים אלו, נוכל להשוות בין הפוליסות השונות באמצעות פונקציית שירות U.
כעת נשווה את התועלת של שני המדיניות הנראים לעיל:
U(A) = -1 – 1 -1 + 10 = 7
U(B) = -1 – 1 – 1 – 1 – 1 + 10 = 5
התוצאות מראות שמדיניות א' היא הדרך הטובה יותר למציאת התגמול. לפיכך, הסוכן ישתמש בנתיב א' על פני מדיניות ב'.
חקר מול ניצול
בעיית הפשרה של חקר מול ניצול בלמידת חיזוק היא דילמה שסוכן חייב להתמודד איתה במהלך תהליך ההחלטה.
האם סוכנים צריכים להתמקד בבחינת נתיבים או אפשרויות חדשות או שעליהם להמשיך ולנצל את האפשרויות שהם כבר מכירים?
אם הסוכן בוחר לחקור, קיימת אפשרות לסוכן למצוא אפשרות טובה יותר, אך הוא עלול גם להסתכן בבזבוז זמן ומשאבים. מצד שני, אם הסוכן יבחר לנצל את הפתרון שהוא כבר מכיר, הוא עלול להחמיץ אפשרות טובה יותר.
יישומים מעשיים
הנה כמה דרכים חוקרי AI יישמו מודלים של למידה לתגבור כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי:
לימוד תגבור במכוניות לנהיגה עצמית
למידת חיזוק יושמה על מכוניות בנהיגה עצמית על מנת לשפר את יכולתן לנהוג בבטחה וביעילות. הטכנולוגיה מאפשרת למכוניות אוטונומיות ללמוד מהטעויות שלהן ולהתאים ללא הרף את התנהגותן על מנת לייעל את הביצועים שלהן.
למשל, חברת AI הלונדונית ווייב יישמה בהצלחה מודל למידה של חיזוקים עמוקים לנהיגה אוטונומית. בניסוי שלהם, הם השתמשו בפונקציית תגמול שממקסמת את משך הזמן שהרכב נוסע מבלי שהנהג על הסיפון מספק קלט.
דגמי RL גם עוזרים למכוניות לקבל החלטות על סמך הסביבה, כמו הימנעות ממכשולים או התמזגות לתוך התנועה. מודלים אלה חייבים למצוא דרך להמיר את הסביבה המורכבת המקיפה מכונית למרחב מדינה מייצג שהדגם יכול להבין.
למידת חיזוק ברובוטיקה
חוקרים השתמשו גם בלימוד חיזוק כדי לפתח רובוטים שיכולים ללמוד משימות מורכבות. באמצעות מודלים אלה של RL, רובוטים מסוגלים לצפות בסביבה שלהם ולקבל החלטות על סמך התצפיות שלהם.
לדוגמה, נעשה מחקר על שימוש במודלים של לימוד חיזוק כדי לאפשר לרובוטים דו-פעמיים ללמוד כיצד לעשות זאת ללכת בכוחות עצמם.
חוקרים רואים ב-RL שיטה מרכזית בתחום הרובוטיקה. למידת חיזוק נותנת לסוכנים רובוטיים מסגרת ללמוד פעולות מתוחכמות שאחרת עשויות להיות קשות להנדסה.
חיזוק למידה במשחקים
מודלים של RL שימשו גם כדי ללמוד כיצד לשחק משחקי וידאו. ניתן להגדיר סוכנים ללמוד מהטעויות שלהם ולשפר ללא הרף את הביצועים שלהם במשחק.
חוקרים כבר פיתחו סוכנים שיכולים לשחק משחקים כמו שחמט, גו ופוקר. ב -2013, Deepmind השתמש ב-Deep Reinforcement Learning כדי לאפשר למודל ללמוד איך לשחק משחקי Atari מאפס.
למשחקי לוח ומשחקי וידאו רבים יש מרחב פעולה מוגבל ומטרה קונקרטית מוגדרת היטב. תכונות אלו פועלות לטובת מודל ה-RL. שיטות RL יכולות לעבור במהירות על פני מיליוני משחקים מדומים כדי ללמוד את האסטרטגיות האופטימליות להשגת ניצחון.
סיכום
בין אם זה ללמוד ללכת או ללמוד לשחק במשחקי וידאו, מודלים של RL הוכחו כמסגרות AI שימושיות לפתרון בעיות הדורשות קבלת החלטות מורכבות.
ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, גם החוקרים וגם המפתחים ימשיכו למצוא יישומים חדשים המנצלים את יכולת ההוראה העצמית של המודל.
באילו יישומים מעשיים לדעתך לימודי תגבור יכולים לעזור?
השאירו תגובה