Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement en un article ?

Définition de l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une branche importante de l'apprentissage automatique, dont l'objectif est de permettre à un organisme intelligent d'apprendre de manière autonome à prendre des décisions optimales afin de maximiser les récompenses cumulées à long terme grâce à une interaction continue avec son environnement. Ce processus imite le mécanisme d'essai et d'erreur que les humains ou les animaux utilisent pour acquérir de nouvelles compétences : essayer un certain comportement, observer les résultats et ajuster les actions ultérieures en fonction du retour d'information.

Par exemple, une personne qui apprend à faire du vélo peut d'abord vaciller, voire tomber, puis, à force de répétitions et d'ajustements de l'équilibre, finir par maîtriser la technique de conduite.

Les définitions formelles de l'apprentissage par renforcement mettent l'accent sur plusieurs points essentiels : l'organisme intelligent est le sujet qui prend les décisions, l'environnement est le monde extérieur avec lequel l'organisme intelligent interagit, l'état décrit la situation actuelle de l'environnement, l'action est une opération que l'organisme intelligent peut effectuer et la récompense est l'évaluation immédiate de l'action par l'environnement. L'objectif de l'organisme intelligent n'est pas de rechercher la récompense immédiate d'une action unique, mais de maximiser la récompense cumulative totale par le biais d'une série d'actions. L'avantage de cette méthode d'apprentissage est qu'elle permet de traiter des problèmes de prise de décision séquentielle et qu'elle convient à des scénarios dans lesquels l'environnement évolue de manière dynamique et est plein d'incertitudes. L'apprentissage par renforcement diffère des autres méthodes d'apprentissage automatique (par exemple, l'apprentissage supervisé et non supervisé) en ce sens qu'il ne repose pas sur des ensembles de données pré-étiquetées, qu'il acquiert des données en temps réel et qu'il met à jour la politique grâce à l'interaction.

Concepts de base et éléments essentiels de l'apprentissage par renforcement

Le cadre de l'apprentissage par renforcement se compose de plusieurs concepts fondamentaux interdépendants qui, ensemble, définissent la structure de base du processus d'apprentissage.

• corps intelligentIntelligentsia : Les intelligents sont des décideurs dans les systèmes d'apprentissage par renforcement et peuvent être des programmes virtuels ou des entités physiques telles que des robots, des personnages de jeux ou des systèmes de conduite autonomes. Les intelligences interagissent avec l'environnement en effectuant des actions et en ajustant leur comportement en fonction du retour d'information.
• matriceL'environnement est le monde extérieur dans lequel se trouve le corps intelligent, qui réagit aux actions de ce dernier et lui renvoie de nouveaux états et de nouvelles récompenses. L'environnement peut être entièrement observable ou partiellement observable, ce qui détermine l'exhaustivité des informations acquises par l'intelligence.
• état des lieuxLes informations relatives à l'état peuvent être de simples valeurs numériques ou des données sensorielles de haute dimension telles que des images ou des sons. Les informations sur l'état peuvent être de simples valeurs numériques ou des entrées sensorielles à haute dimension telles que des images ou des sons.
• mouvementsLes actions sont des opérations qu'un corps intelligent peut effectuer dans un état donné et sont généralement classées en actions discrètes (par exemple, tourner à gauche ou à droite) et en actions continues (par exemple, ajuster l'angle du volant). Le choix d'une action affecte directement le changement d'état de l'environnement.
• incitationsLes récompenses sont des réactions immédiates de l'environnement aux actions d'un corps intelligent, généralement exprimées sous forme de valeurs scalaires. La conception du signal de récompense est essentielle car elle guide l'intelligence dans l'apprentissage de l'objectif ; des paramètres de récompense irrationnels peuvent conduire l'intelligence à apprendre des comportements non souhaités.
• faire preuve de tactStratégie : Une politique est une règle de décision pour un organisme intelligent qui définit la manière de choisir une action dans un état donné. Les stratégies peuvent être déterministes (elles produisent directement des actions) ou stochastiques (elles produisent des distributions de probabilités d'actions).
• fonction de valeurLes fonctions de valeur sont utilisées pour évaluer la récompense cumulative attendue à long terme d'un état ou d'une action, aidant ainsi les intelligences à faire des compromis entre les récompenses immédiates et les gains futurs. Les fonctions de valeur sont au cœur de nombreux algorithmes d'apprentissage par renforcement.
• modélisationLes modèles sont la compréhension par les intelligences de la dynamique de l'environnement et sont capables de prédire l'état suivant et la récompense de l'environnement après avoir effectué une action spécifique dans un état donné. Les approches basées sur les modèles utilisent les prédictions pour planifier les actions futures, tandis que les approches sans modèle apprennent les stratégies directement par l'expérience de l'interaction.

Scénarios d'application et implications de l'apprentissage par renforcement

L'application de l'apprentissage par renforcement a pénétré dans plusieurs domaines, avec l'importance de pouvoir résoudre des problèmes de prise de décision complexes qui sont difficiles à traiter par les méthodes traditionnelles.

• Intelligence des jeuxL'apprentissage par renforcement a été particulièrement fructueux dans les jeux. Par exemple, AlphaGo de DeepMind a démontré ses capacités surhumaines dans les jeux de stratégie en battant le champion humain de Go grâce à l'apprentissage par renforcement. Ses successeurs AlphaStar et OpenAI Five ont fait preuve d'une force similaire dans les jeux StarCraft et Dota 2, respectivement.
• Contrôle des robotsLes robots acquièrent des compétences telles que la marche et la saisie d'objets grâce à l'apprentissage par renforcement, sans avoir à préprogrammer tous leurs mouvements, mais en s'adaptant à la complexité du monde réel par des essais et des erreurs répétés.
• conduite automatiqueLes systèmes de conduite autonome utilisent l'apprentissage par renforcement pour optimiser les processus de prise de décision tels que le maintien de la trajectoire, l'évitement des obstacles et la planification de la trajectoire, améliorant ainsi la sécurité et l'efficacité par le biais d'une formation approfondie dans des environnements simulés.
• Gestion des ressourcesL'apprentissage par renforcement : Dans les centres de données et l'informatique en nuage, l'apprentissage par renforcement est utilisé pour allouer dynamiquement les ressources informatiques, réduire la consommation d'énergie et améliorer la qualité du service. Google a utilisé l'apprentissage par renforcement pour optimiser le système de refroidissement de ses centres de données et économiser beaucoup d'énergie.
• Recommandations personnaliséesLes plateformes de commerce électronique et de diffusion en continu appliquent l'apprentissage par renforcement pour fournir un contenu personnalisé aux utilisateurs, maximisant ainsi leur engagement et leur satisfaction en adaptant en permanence les stratégies de recommandation.
• soins de santéApprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement contribue à l'élaboration de schémas thérapeutiques personnalisés, tels que l'ajustement des doses de médicaments ou la planification des horaires de radiothérapie, tout en accélérant le criblage moléculaire dans le cadre du développement de nouveaux médicaments.
• transaction financièreLes systèmes de négociation algorithmique utilisent l'apprentissage par renforcement pour optimiser les portefeuilles et adapter les stratégies d'achat et de vente à la dynamique du marché afin de maximiser les rendements à long terme.
• technologie éducativeLa plateforme d'apprentissage adaptatif adapte le contenu et la difficulté de l'enseignement en fonction des performances en temps réel des élèves, offrant ainsi une expérience d'apprentissage personnalisée et améliorant l'efficacité de l'enseignement.

Défis techniques et limites de l'apprentissage par renforcement

Bien que l'apprentissage par renforcement présente un grand potentiel, il reste confronté à plusieurs défis dans les applications pratiques.

• Échantillons inefficaces: De nombreux algorithmes d'apprentissage par renforcement nécessitent une interaction importante avec l'environnement afin d'apprendre des stratégies efficaces, ce qui est difficile à réaliser dans des systèmes physiques ou des environnements coûteux, ce qui limite leur déploiement pratique.
• Difficulté de concevoir des incitationsLes fonctions de récompense doivent être conçues de manière à refléter fidèlement les objectifs de la tâche, et les récompenses injustifiées peuvent conduire les intelligences à apprendre des comportements de "tricherie", tels que l'exploitation des vulnérabilités de l'environnement pour obtenir des récompenses au lieu d'achever réellement la tâche.
• SécuritéDans les domaines où la sécurité est essentielle, tels que les soins de santé ou la conduite autonome, où les intelligences peuvent prendre des mesures dangereuses au cours de l'exploration, l'équilibre entre l'exploration et la sécurité est un défi important.
• Capacité limitée de généralisationLa plupart des modèles d'apprentissage par renforcement donnent de bons résultats dans les environnements d'apprentissage, mais leurs performances se dégradent lorsqu'ils sont confrontés à de nouveaux environnements, légèrement différents, et ils ne permettent pas une généralisation comparable à celle de l'homme.
• Mauvaise interprétabilité: Les modèles d'apprentissage par renforcement, en particulier l'apprentissage par renforcement profond, sont souvent considérés comme des boîtes noires où le processus de prise de décision est difficile à expliquer et où les applications dans les domaines où la transparence est nécessaire (par exemple, les soins de santé ou la justice) sont entravées.
• Forte demande de ressources informatiquesL'entraînement d'AlphaGo, par exemple, consomme énormément d'énergie et de ressources matérielles, ce qui entrave les applications dans les scénarios où les ressources sont limitées.
• compromis multi-objectifsLes tâches réalistes impliquent souvent plusieurs objectifs contradictoires (par exemple, l'efficacité par rapport à la sécurité), et l'apprentissage par renforcement est encore immature dans l'optimisation multi-objectifs, ce qui rend difficile la recherche d'un équilibre.

Exemples d'applications réelles de l'apprentissage par renforcement

L'éventail des applications de l'apprentissage par renforcement s'élargit, et les exemples suivants démontrent sa polyvalence et son utilité.

• l'automatisation industrielle: L'industrie manufacturière utilise l'apprentissage par renforcement pour optimiser la programmation des lignes, réduire les temps d'arrêt et augmenter la capacité, et les robots apprennent à s'adapter aux différentes exigences des tâches.
• gestion de l'énergieLes applications de l'apprentissage par renforcement dans les réseaux intelligents ajustent dynamiquement la répartition de l'énergie, équilibrent l'offre et la demande et intègrent les sources d'énergie renouvelables afin d'améliorer la stabilité et l'efficacité du réseau.
• Technologie agricoleLes robots agricoles apprennent à irriguer avec précision et à appliquer des engrais grâce à l'apprentissage par renforcement, ce qui permet de réduire le gaspillage des ressources tout en augmentant le rendement des cultures.
• le traitement du langage naturel (NLP)Le système de dialogue utilise l'apprentissage par renforcement pour optimiser les stratégies de réponse, ce qui rend les chatbots plus naturels et attrayants et améliore l'expérience de l'utilisateur.
• l'entraînement sportifL'apprentissage par renforcement fournit aux athlètes des plans d'entraînement personnalisés, analyse les données de mouvement et suggère des améliorations pour accroître l'efficacité de l'entraînement.
• protection de l'environnementL'apprentissage par renforcement permet d'optimiser les stratégies de conservation de la faune, telles que la surveillance de la chasse illégale par des patrouilles de drones et l'ajustement dynamique des itinéraires des patrouilles.
• Musique et artLes outils de création d'IA appliquent l'apprentissage par renforcement pour générer de la musique ou des œuvres d'art, en ajustant les styles créatifs en fonction des commentaires de l'utilisateur et en explorant l'expression créative.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnementLes entreprises utilisent l'apprentissage par renforcement pour gérer les stocks et la logistique, anticiper les changements de la demande et ajuster automatiquement les stratégies de la chaîne d'approvisionnement afin de réduire les coûts.

L'avenir de l'apprentissage par renforcement

La recherche sur l'apprentissage par renforcement évolue dans plusieurs directions afin de remédier aux limites actuelles et de repousser les frontières de l'application.

• l'apprentissage méta-intensifLe méta-apprentissage par renforcement se concentre sur la manière de permettre aux intelligences de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches, en extrayant les connaissances transférables grâce aux expériences d'apprentissage antérieures et en réduisant le besoin de données pour les nouvelles tâches.
• système multi-intelligence: L'apprentissage par renforcement multi-intelligence étudie l'interaction de plusieurs intelligences dans des environnements collaboratifs ou compétitifs, avec des applications dans des domaines tels que la gestion du trafic et la robotique d'équipe.
• Interprétabilité et transparence: Les chercheurs développent de nouvelles méthodes pour améliorer l'interprétabilité des modèles, par exemple par le biais de mécanismes d'attention ou d'outils de visualisation, afin de rendre le processus de prise de décision plus transparent et crédible.
• Apprentissage intensif hors ligneApprentissage par renforcement hors ligne : L'apprentissage par renforcement hors ligne utilise des ensembles de données pré-collectées pour la formation sans qu'il soit nécessaire d'interagir en temps réel avec l'environnement, ce qui réduit les risques et les coûts en matière de sécurité.
• collaboration homme-machineLa conception de systèmes d'apprentissage par renforcement est davantage axée sur le travail avec les humains, par exemple en déduisant les objectifs des démonstrations humaines grâce à l'apprentissage par renforcement inverse pour des interactions plus naturelles.
• l'apprentissage multimodalLa recherche sur l'intelligence : Combiner des données multimodales telles que la vision, le langage et le contrôle des mouvements pour former des intelligences plus polyvalentes et plus robustes, capables de s'adapter à des environnements complexes du monde réel.
• Éthique et alignementLa recherche porte sur la conception de la fonction de récompense et sur l'apprentissage des valeurs afin de s'assurer que les systèmes d'apprentissage par renforcement sont conformes aux valeurs humaines et évitent les comportements nuisibles.
• intégration neuronale des symboles (physique): Combiner les réseaux neuronaux avec le raisonnement symbolique pour améliorer les capacités de raisonnement et d'abstraction des modèles d'apprentissage par renforcement afin de résoudre les tâches nécessitant un raisonnement logique.

Éducation et vulgarisation de l'apprentissage intensif

L'adoption de l'apprentissage par renforcement nécessite un effort à plusieurs niveaux pour que la technologie soit mieux comprise et utilisée par le public et la communauté technologique.

• Développement de contenus de vulgarisation scientifiqueLes objectifs du projet sont les suivants : créer des articles de vulgarisation scientifique, des vidéos et des démonstrations interactives pour le grand public, en expliquant les concepts de l'apprentissage par renforcement à l'aide d'analogies et d'exemples simples afin d'abaisser la barrière de la compréhension.
• Intégration des programmes universitairesLes collèges et les universités intègrent l'apprentissage par renforcement dans leurs programmes d'informatique et d'intelligence artificielle, offrant un enseignement systématique des niveaux de base aux niveaux avancés et formant des professionnels.
• écosystème des outils open sourceMaintenir et promouvoir des cadres open source tels que OpenAI Gym, Stable Baselines et Ray RLlib afin de réduire les obstacles à l'expérimentation et au développement et de faciliter les contributions de la communauté.
• Ateliers de l'industrieOrganiser des ateliers et des séminaires industriels pour mettre en relation les universités et l'industrie, partager les meilleures pratiques et les cas d'application, et accélérer la mise en œuvre de la technologie.
• la coopération interdisciplinaireEncourager la collaboration avec des domaines tels que la psychologie et les neurosciences afin d'améliorer les algorithmes en s'inspirant des mécanismes d'apprentissage biologiques, et explorer les applications de l'apprentissage par renforcement dans les sciences sociales.
• Projets de participation publiqueLes projets d'engagement du public, tels que les expériences de science citoyenne ou les plateformes d'apprentissage par le jeu, afin de permettre aux non-spécialistes d'expérimenter des principes d'apprentissage améliorés.
• Politiques et normesLes gouvernements et les organismes de normalisation doivent participer à l'élaboration de lignes directrices pour l'application de l'apprentissage amélioré afin de garantir que les développements technologiques répondent aux besoins éthiques et sociétaux et promeuvent une innovation responsable.

Apprentissage par renforcement et autres méthodes d'apprentissage automatique

L'apprentissage par renforcement occupe une position unique dans la famille de l'apprentissage automatique, contrairement à d'autres méthodes.

• Différences avec l'apprentissage superviséL'apprentissage supervisé s'appuie sur des ensembles de données étiquetées et apprend à établir des correspondances entre les entrées et les sorties, tandis que l'apprentissage par renforcement acquiert des données par interaction et se concentre sur la prise de décision séquentielle et la maximisation des récompenses à long terme.
• Différences avec l'apprentissage non superviséL'apprentissage par renforcement : Alors que l'apprentissage non supervisé permet de découvrir des structures cachées dans les données, telles que le regroupement ou la réduction de la dimensionnalité, l'apprentissage par renforcement est orienté vers des comportements guidés par des objectifs et ne nécessite pas de modèle de données fourni à l'avance.
• Récompenses ou labelsL'apprentissage supervisé utilise des étiquettes explicites pour guider l'apprentissage, et l'apprentissage par renforcement utilise des signaux de récompense, qui peuvent être rares et différés, ce qui rend l'apprentissage plus difficile.
• Méthode de génération des donnéesLes données pour l'apprentissage supervisé sont généralement statiques et distribuées de manière indépendante et identique, tandis que les données pour l'apprentissage par renforcement sont générées de manière dynamique par des actions intelligentes du corps avec une corrélation temporelle.
• Compromis entre l'exploration et l'exploitationL'apprentissage par renforcement nécessite un équilibre entre l'exploration de nouvelles actions et l'exploitation de bonnes actions connues. L'apprentissage supervisé ne rencontre pas ce problème car les données sont fournies à l'avance.
• Type d'émission appliquéL'apprentissage supervisé est adapté aux tâches de prédiction telles que la classification et la régression, et l'apprentissage par renforcement est adapté aux problèmes de contrôle, de prise de décision et d'optimisation tels que les jeux ou le contrôle des robots.
• Indicateurs d'évaluation des performancesL'apprentissage supervisé utilise des mesures telles que la précision et les scores F1, et l'apprentissage par renforcement utilise les récompenses cumulées et la vitesse de convergence pour évaluer la qualité de la stratégie.
• Rôles de participation humaineDans l'apprentissage par renforcement, l'homme conçoit plus souvent des fonctions de récompense et des environnements pour guider indirectement l'apprentissage.