Was ist Reinforcement Learning in einem Artikel?

Definition von Verstärkungslernen

Verstärkungslernen ist ein wichtiger Zweig des maschinellen Lernens, bei dem es darum geht, dass ein intelligenter Körper selbständig lernt, wie er optimale Entscheidungen treffen kann, um durch ständige Interaktion mit seiner Umgebung die langfristigen kumulativen Belohnungen zu maximieren. Dieser Prozess ahmt den Versuch-und-Irrtum-Mechanismus nach, mit dem Menschen oder Tiere neue Fähigkeiten erlernen: Sie probieren ein bestimmtes Verhalten aus, beobachten die Ergebnisse und passen die nachfolgenden Aktionen auf der Grundlage von Rückmeldungen an.

Wer zum Beispiel das Fahrradfahren lernt, kann anfangs schwanken oder sogar umfallen und durch wiederholtes Üben und Gleichgewichtsanpassungen schließlich die Fahrtechnik beherrschen.

Formale Definitionen des Verstärkungslernens heben mehrere Schlüsselpunkte hervor: den intelligenten Körper als entscheidendes Subjekt, die Umwelt als Außenwelt, mit der der intelligente Körper interagiert, den Zustand, der die aktuelle Situation der Umwelt beschreibt, die Aktion, die der intelligente Körper ausführen kann, und die Belohnung, die unmittelbare Bewertung der Aktion durch die Umwelt. Das Ziel des intelligenten Körpers ist es nicht, die unmittelbare Belohnung einer einzelnen Aktion zu verfolgen, sondern die gesamte kumulative Belohnung durch eine Reihe von Aktionen zu maximieren. Der Vorteil dieses Lernansatzes besteht darin, dass er sequenzielle Entscheidungsprobleme bewältigen kann und für Szenarien geeignet ist, in denen sich die Umwelt dynamisch verändert und voller Unsicherheiten ist. Das Verstärkungslernen unterscheidet sich von anderen Methoden des maschinellen Lernens (z. B. überwachtes und unüberwachtes Lernen) dadurch, dass es sich nicht auf vorab markierte Datensätze stützt, sondern Daten in Echtzeit erfasst und die Strategie durch Interaktion aktualisiert.

Kernkonzepte und wesentliche Elemente des Verstärkungslernens

Der Rahmen des Verstärkungslernens besteht aus mehreren miteinander verknüpften Kernkonzepten, die zusammen die Grundstruktur des Lernprozesses definieren.

• intelligenter KörperIntelligentsia sind Entscheidungsträger in Systemen mit verstärktem Lernen und können virtuelle Programme oder physische Einheiten wie Roboter, Spielfiguren oder autonome Fahrsysteme sein. Intelligente Systeme interagieren mit der Umwelt, indem sie Aktionen ausführen und ihr Verhalten auf der Grundlage von Rückmeldungen anpassen.
• MatrixUmwelt: Die Umwelt ist die äußere Welt, in der sich der intelligente Körper befindet, die auf die Aktionen des intelligenten Körpers reagiert und neue Zustände und Belohnungen zurückgibt. Die Umwelt kann vollständig oder teilweise beobachtbar sein, was die Vollständigkeit der von der Intelligenz erworbenen Informationen bestimmt.
• Stand der DingeEin Zustand ist eine vollständige Beschreibung der Umgebung zu einem bestimmten Zeitpunkt, und ein intelligenter Körper wählt auf der Grundlage des aktuellen Zustands eine Aktion aus. Zustandsinformationen können einfache numerische Werte oder hochdimensionale Sinneseindrücke wie Bilder oder Töne sein.
• BewegungAktionen sind Vorgänge, die ein intelligenter Körper in einem bestimmten Zustand ausführen kann, und werden in der Regel in diskrete Aktionen (z. B. Abbiegen nach links oder rechts) und kontinuierliche Aktionen (z. B. Einstellen des Lenkradwinkels) unterteilt. Die Wahl der Aktion wirkt sich direkt auf die Veränderung des Zustands der Umgebung aus.
• AnreizeBelohnungen sind unmittelbare Rückmeldungen aus der Umwelt auf die Handlungen eines intelligenten Körpers, die in der Regel als skalare Werte ausgedrückt werden. Die Gestaltung des Belohnungssignals ist von entscheidender Bedeutung, da es den intelligenten Körper zum Erlernen des Ziels anleitet; irrationale Belohnungseinstellungen können dazu führen, dass der intelligente Körper unbeabsichtigte Verhaltensweisen erlernt.
• taktvoll seinEine Strategie ist eine Entscheidungsregel für einen intelligenten Körper, die festlegt, wie eine Aktion in einem bestimmten Zustand zu wählen ist. Strategien können deterministisch sein (sie geben Aktionen direkt aus) oder stochastisch (sie geben Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Aktionen aus).
• WertfunktionWertfunktionen werden verwendet, um die langfristig erwartete kumulative Belohnung eines Zustands oder einer Aktion zu bewerten und Intelligenzen dabei zu helfen, zwischen unmittelbaren Belohnungen und zukünftigen Gewinnen abzuwägen. Wertfunktionen sind eine Kernkomponente vieler Algorithmen des Reinforcement Learning.
• ModellierungModelle sind das Verständnis der Intelligenz für die Dynamik der Umwelt und können den nächsten Zustand und die Belohnung der Umwelt vorhersagen, nachdem eine bestimmte Aktion in einem bestimmten Zustand ausgeführt wurde. Modellbasierte Ansätze nutzen Vorhersagen, um zukünftige Aktionen zu planen, während modellfreie Ansätze Strategien direkt durch Interaktionserfahrung lernen.

Anwendungsszenarien und Implikationen des Reinforcement Learning

Die Anwendung des Verstärkungslernens ist in verschiedene Bereiche vorgedrungen, um komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu bewältigen sind.

• Spiel-IntelligenzVerstärkungslernen war besonders erfolgreich in Spielen. So hat beispielsweise AlphaGo von DeepMind seine übermenschlichen Fähigkeiten in Strategiespielen unter Beweis gestellt, indem es den menschlichen Go-Champion durch Verstärkungslernen besiegte. Die Nachfolger AlphaStar und OpenAI Five haben ähnliche Stärken in StarCraft bzw. Dota 2 bewiesen.
• RobotersteuerungRoboter lernen Fähigkeiten wie Gehen und Greifen von Gegenständen durch Verstärkungslernen, ohne dass sie alle ihre Bewegungen vorprogrammieren müssen, sondern sich durch wiederholtes Ausprobieren an die Komplexität der realen Welt anpassen.
• automatisches FahrenAutonome Fahrsysteme nutzen Verstärkungslernen, um Entscheidungsprozesse wie Spurhaltung, Hindernisvermeidung und Wegplanung zu optimieren und durch umfangreiches Training in simulierten Umgebungen Sicherheit und Effizienz zu verbessern.
• Verwaltung der RessourcenIn Rechenzentren und beim Cloud Computing wird Reinforcement Learning eingesetzt, um Rechenressourcen dynamisch zuzuweisen, den Energieverbrauch zu senken und die Qualität der Dienste zu verbessern. Google hat Reinforcement Learning eingesetzt, um das Kühlsystem seiner Rechenzentren zu optimieren und eine Menge Energie zu sparen.
• Personalisierte EmpfehlungenE-Commerce- und Streaming-Plattformen setzen Reinforcement Learning ein, um den Nutzern personalisierte Inhalte zu liefern und durch die kontinuierliche Anpassung von Empfehlungsstrategien das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer zu maximieren.
• GesundheitswesenVerstärkungslernen hilft bei der Entwicklung personalisierter Behandlungsschemata, z. B. bei der Anpassung der Medikamentendosierung oder der Planung von Strahlentherapien, und beschleunigt das molekulare Screening bei der Entwicklung neuer Medikamente.
• FinanztransaktionAlgorithmische Handelssysteme nutzen Reinforcement Learning, um Portfolios zu optimieren und Kauf- und Verkaufsstrategien an die Marktdynamik anzupassen, um langfristige Erträge zu maximieren.
• BildungstechnologieAdaptive Learning Platform: Die Adaptive Learning Platform passt den Inhalt und den Schwierigkeitsgrad des Unterrichts auf der Grundlage der Echtzeit-Leistungen der Schüler an und sorgt so für ein personalisiertes Lernerlebnis und eine verbesserte Bildungseffizienz.

Technische Herausforderungen und Beschränkungen des Reinforcement Learning

Obwohl das Verstärkungslernen ein großes Potenzial aufweist, steht es in der Praxis noch vor einigen Herausforderungen.

• Ineffizienz der StichprobeViele Algorithmen des Verstärkungslernens erfordern ein erhebliches Maß an Interaktion mit der Umgebung, um effektive Strategien zu erlernen, was in physischen Systemen oder teuren Umgebungen nur schwer zu erreichen ist und ihren praktischen Einsatz einschränkt.
• Schwierige Gestaltung der AnreizeBelohnungsfunktionen müssen so gestaltet sein, dass sie die Ziele der Aufgabe genau widerspiegeln, und ungerechtfertigte Belohnungen können dazu führen, dass Intelligenzen "betrügerische" Verhaltensweisen erlernen, z. B. das Ausnutzen von Schwachstellen in der Umgebung, um Belohnungen zu erhalten, anstatt die Aufgabe tatsächlich zu erledigen.
• SicherheitIn sicherheitskritischen Bereichen wie der Gesundheitsfürsorge oder dem autonomen Fahren, wo Intelligenzen während der Erkundung gefährliche Aktionen durchführen können, ist die Frage, wie man Erkundung und Sicherheit in Einklang bringen kann, eine wichtige Herausforderung.
• Begrenzte Fähigkeit zur VerallgemeinerungDie meisten Modelle des verstärkenden Lernens zeigen gute Leistungen in Trainingsumgebungen, lassen aber nach, wenn sie auf neue, leicht unterschiedliche Umgebungen treffen, und es fehlt ihnen an einer dem Menschen ähnlichen Generalisierung.
• Schlechte InterpretierbarkeitReinforcement Learning-Modelle, insbesondere Deep Reinforcement Learning, werden oft als Black Boxes betrachtet, deren Entscheidungsprozess schwer zu erklären ist, was Anwendungen in Bereichen, in denen Transparenz erforderlich ist (z. B. Gesundheitswesen oder Justiz), erschwert.
• Hohe Nachfrage nach ComputerressourcenDas Training komplexer Modelle erfordert viel Rechenleistung und Zeit, z. B. verbraucht das Training von AlphaGo enorme Energie- und Hardware-Ressourcen, was Anwendungen in ressourcenbeschränkten Szenarien behindert.
• MehrzielabwägungRealistische Aufgaben beinhalten oft mehrere konkurrierende Ziele (z.B. Effizienz vs. Sicherheit), und Reinforcement Learning ist in der Mehrzieloptimierung noch unausgereift, was es schwierig macht, ein Gleichgewicht zu finden.

Beispiele für reale Anwendungen von Reinforcement Learning

Das Spektrum der Anwendungen für Reinforcement Learning wird immer breiter, und die folgenden Beispiele zeigen seine Vielseitigkeit und Nützlichkeit.

• IndustrieautomatisierungDie Fertigungsindustrie nutzt Reinforcement Learning, um die Planung von Fertigungsstraßen zu optimieren, Ausfallzeiten zu verringern und die Kapazität zu erhöhen, und Roboter lernen, sich an unterschiedliche Aufgabenanforderungen anzupassen.
• EnergiemanagementIntelligente Netzanwendungen mit Verstärkungslernen passen die Energiezuweisung dynamisch an, gleichen Angebot und Nachfrage aus und integrieren erneuerbare Energiequellen, um die Netzstabilität und -effizienz zu verbessern.
• Landwirtschaftliche TechnologieLandwirtschaftsroboter lernen durch Verstärkungslernen, genau zu bewässern und zu düngen, wodurch die Ressourcenverschwendung verringert und die Ernteerträge gesteigert werden.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)Das Dialogsystem nutzt Verstärkungslernen, um die Antwortstrategien zu optimieren, wodurch Chatbots natürlicher und ansprechender werden und das Nutzererlebnis verbessert wird.
• SportausbildungVerstärkungslernen bietet Sportlern personalisierte Trainingspläne, analysiert Bewegungsdaten und schlägt Verbesserungen vor, um die Effektivität des Trainings zu steigern.
• Schutz der UmweltVerstärkungslernen hilft bei der Optimierung von Strategien zum Schutz von Wildtieren, z. B. bei der Überwachung der illegalen Jagd durch Drohnenpatrouillen und der dynamischen Anpassung der Patrouillenwege.
• Musik und Kunst: KI-Kreationstools wenden Reinforcement Learning an, um Musik oder Kunstwerke zu erzeugen, indem sie kreative Stile auf der Grundlage von Nutzerfeedback anpassen und den kreativen Ausdruck erforschen.
• Optimierung der LieferketteUnternehmen nutzen Reinforcement Learning zur Verwaltung von Beständen und Logistik, zur Vorwegnahme von Nachfrageänderungen und zur automatischen Anpassung von Lieferkettenstrategien, um Kosten zu senken.

Die Zukunft des Reinforcement Learning

Die Forschung im Bereich des Verstärkungslernens entwickelt sich in verschiedene Richtungen, um die derzeitigen Einschränkungen zu überwinden und die Anwendungsgrenzen zu erweitern.

• metaintensives LernenMeta-Verstärkungslernen: Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Intelligenzen in die Lage versetzt werden können, sich schnell an neue Aufgaben anzupassen, übertragbares Wissen aus früheren Lernerfahrungen zu gewinnen und den Bedarf an Daten für neue Aufgaben zu verringern.
• Multi-Intelligenz-SystemMulti-Intelligenz-Verstärkungslernen untersucht die Interaktion mehrerer Intelligenzen in kollaborativen oder konkurrierenden Umgebungen, mit Anwendungen in Bereichen wie Verkehrsmanagement und Teamrobotik.
• Interpretierbarkeit und Transparenz:: Forscher entwickeln neue Wege, um die Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern, z.B. durch Aufmerksamkeitsmechanismen oder Visualisierungswerkzeuge, um den Entscheidungsprozess transparenter und glaubwürdiger zu machen.
• Intensives Offline-LernenOffline-Verstärkungslernen nutzt vorab gesammelte Datensätze für das Training, ohne dass eine Echtzeit-Interaktion mit der Umgebung erforderlich ist, was Sicherheitsrisiken und Kosten reduziert.
• Mensch-Maschine-KollaborationVerstärkungslernen: Das Design von Systemen mit Verstärkungslernen konzentriert sich mehr auf die Arbeit mit Menschen, z. B. das Ableiten von Zielen aus menschlichen Demonstrationen durch inverses Verstärkungslernen für natürlichere Interaktionen.
• cross-modales LernenKombination von multimodalen Daten wie Sehen, Sprache und Bewegungssteuerung, um vielseitigere und robustere Intelligenzen zu trainieren, die sich an komplexe reale Umgebungen anpassen können.
• Ethik und AngleichungDie Forschung befasst sich mit der Gestaltung von Belohnungsfunktionen und dem Lernen von Werten, um sicherzustellen, dass die Systeme des Verstärkungslernens mit den menschlichen Werten übereinstimmen und schädliche Verhaltensweisen vermeiden.
• Neuronale Symbolintegration (Physik)Kombination von neuronalen Netzen mit symbolischem Denken, um die Denk- und Abstraktionsfähigkeiten von Verstärkungslernmodellen zur Lösung von Aufgaben, die logisches Denken erfordern, zu verbessern.

Bildung und Popularisierung des intensiven Lernens

Um die Verbreitung des verstärkten Lernens voranzutreiben, müssen auf mehreren Ebenen Anstrengungen unternommen werden, um das Verständnis und die Nutzung der Technologie in der Öffentlichkeit und in der Technologiegemeinschaft zu verbessern.

• Entwicklung populärwissenschaftlicher InhalteErstellung populärwissenschaftlicher Artikel, Videos und interaktiver Demonstrationen für die breite Öffentlichkeit, in denen Konzepte des Reinforcement Learning mit einfachen Analogien und Beispielen erklärt werden, um die Hürde für das Verständnis zu senken.
• Integration der akademischen ProgrammeHochschulen und Universitäten integrieren Verstärkungslernen in ihre Informatik- und Künstliche-Intelligenz-Programme, um eine systematische Ausbildung von der Grundstufe bis zur Oberstufe anzubieten und Fachleute auszubilden.
• Ökosystem für Open-Source-WerkzeugePflege und Förderung von Open-Source-Frameworks wie OpenAI Gym, Stable Baselines und Ray RLlib, um die Hürden für Experimente und Entwicklung zu senken und Beiträge der Gemeinschaft zu erleichtern.
• Industrie-WorkshopsOrganisation von Industrie-Workshops und -Seminaren zur Herstellung von Kontakten zwischen Wissenschaft und Industrie, zum Austausch bewährter Verfahren und Anwendungsfälle sowie zur Beschleunigung der Technologieeinführung.
• interdisziplinäre ZusammenarbeitFörderung der Zusammenarbeit mit Bereichen wie der Psychologie und den Neurowissenschaften, um Algorithmen zu verbessern, indem biologische Lernmechanismen genutzt werden, sowie Erforschung von Anwendungen des Verstärkungslernens in den Sozialwissenschaften.
• Projekte zur Beteiligung der ÖffentlichkeitEntwicklung von Projekten zur Einbindung der Öffentlichkeit, wie z. B. wissenschaftliche Experimente für Bürger oder spielerische Lernplattformen, um Nicht-Fachleuten die Möglichkeit zu geben, erweiterte Lernprinzipien zu erfahren.
• Politiken und NormenEinbindung von Regierungen und Normungsgremien in die Entwicklung von Leitlinien für die Anwendung des erweiterten Lernens, um sicherzustellen, dass technologische Entwicklungen ethischen und gesellschaftlichen Bedürfnissen entsprechen und verantwortungsvolle Innovationen fördern.

Verstärkungslernen im Vergleich zu anderen Methoden des maschinellen Lernens

Das Verstärkungslernen nimmt in der Familie des maschinellen Lernens eine einzigartige Stellung ein, im Gegensatz zu anderen Methoden.

• Unterschiede zum überwachten LernenÜberwachtes Lernen stützt sich auf markierte Datensätze und lernt Zuordnungen von Eingaben zu Ausgaben, während das verstärkende Lernen Daten durch Interaktionen erfasst und sich auf sequentielle Entscheidungsfindung und die Maximierung langfristiger Belohnungen konzentriert.
• Unterschiede zum unüberwachten LernenWährend unüberwachtes Lernen verborgene Strukturen in den Daten aufdeckt, wie z.B. Clustering oder Dimensionalitätsreduktion, ist das verstärkende Lernen auf zielgerichtetes Verhalten ausgerichtet und benötigt kein vorab erstelltes Datenmodell.
• Belohnungen vs. EtikettenÜberwachtes Lernen verwendet explizite Kennzeichnungen, um das Lernen zu steuern, und verstärkendes Lernen verwendet Belohnungssignale, die spärlich und verzögert sein können, was das Lernen erschwert.
• Methode der DatengenerierungWährend die Daten für das überwachte Lernen in der Regel statisch und unabhängig und identisch verteilt sind, werden die Daten für das Verstärkungslernen dynamisch durch intelligente Körperaktionen mit zeitlicher Korrelation erzeugt.
• Kompromisse zwischen Erkundung und AusbeutungVerstärkungslernen: Verstärkungslernen erfordert ein Gleichgewicht zwischen der Erkundung neuer Aktionen und der Nutzung bekannter guter Aktionen, während überwachtes Lernen dieses Problem nicht hat, da die Daten im Voraus gegeben sind.
• Art der beantragten EmissionÜberwachtes Lernen eignet sich für Vorhersageaufgaben wie Klassifizierung und Regression, während sich verstärkendes Lernen für Kontroll-, Entscheidungs- und Optimierungsprobleme wie Spiele oder Robotersteuerung eignet.
• Indikatoren für die LeistungsbewertungÜberwachtes Lernen verwendet Metriken wie Genauigkeit und F1-Scores, und verstärkendes Lernen verwendet kumulative Belohnungen und die Geschwindigkeit der Konvergenz, um die Qualität der Strategie zu bewerten.
• Partizipative Rollen des MenschenBeim überwachten Lernen stellt der Mensch markierte Daten zur Verfügung; beim verstärkenden Lernen gestaltet der Mensch häufiger Belohnungsfunktionen und Umgebungen, um das Lernen indirekt zu steuern.