O que é Aprendizado por Reforço em um artigo?

Definição de aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é um ramo importante do aprendizado de máquina, centrado em permitir que um corpo inteligente aprenda de forma autônoma a tomar decisões ideais para maximizar as recompensas cumulativas de longo prazo por meio da interação contínua com seu ambiente. Esse processo imita o mecanismo de tentativa e erro que os seres humanos ou os animais usam para aprender novas habilidades: tentar um determinado comportamento, observar os resultados e ajustar as ações subsequentes com base no feedback.

Por exemplo, uma pessoa que está aprendendo a andar de bicicleta pode, no início, oscilar ou até cair e, com a prática repetida e os ajustes de equilíbrio, acabar dominando a técnica de pilotagem.

As definições formais de aprendizagem por reforço enfatizam vários pontos-chave: o corpo inteligente como o sujeito que toma a decisão, o ambiente como o mundo externo com o qual o corpo inteligente interage, o estado descreve a situação atual do ambiente, a ação é uma operação que o corpo inteligente pode realizar e a recompensa é a avaliação imediata da ação pelo ambiente. O objetivo do corpo inteligente não é buscar a recompensa imediata de uma única ação, mas maximizar a recompensa cumulativa total por meio de uma série de ações. A vantagem dessa abordagem de aprendizado é que ela pode lidar com problemas de tomada de decisões sequenciais e é adequada para cenários em que o ambiente está mudando dinamicamente e cheio de incertezas. O aprendizado por reforço difere de outros métodos de aprendizado de máquina (por exemplo, aprendizado supervisionado e não supervisionado), pois não depende de conjuntos de dados pré-rotulados, adquire dados em tempo real e atualiza a política por meio da interação.

Conceitos básicos e elementos essenciais da aprendizagem por reforço

A estrutura do aprendizado por reforço consiste em vários conceitos centrais inter-relacionados que, juntos, definem a estrutura básica do processo de aprendizado.

• corpo inteligenteIntelligentsia: Os Intelligentsia são tomadores de decisão em sistemas de aprendizagem por reforço e podem ser programas virtuais ou entidades físicas, como robôs, personagens de jogos ou sistemas de direção autônoma. A Intelligentsia interage com o ambiente executando ações e ajustando seu comportamento com base no feedback.
• matrizAmbiente: O ambiente é o mundo externo no qual o corpo inteligente está localizado, respondendo às ações do corpo inteligente e retornando novos estados e recompensas. O ambiente pode ser totalmente observável ou parcialmente observável, o que determina a integridade das informações adquiridas pela inteligência.
• estado das coisasEstado: Um estado é uma descrição completa do ambiente em um determinado momento, e um corpo inteligente escolhe uma ação com base no estado atual. As informações de estado podem ser valores numéricos simples ou entradas sensoriais de alta dimensão, como imagens ou sons.
• movimentoAções: As ações são operações que um corpo inteligente pode executar em um determinado estado e geralmente são classificadas em ações discretas (por exemplo, virar à esquerda ou à direita) e ações contínuas (por exemplo, ajustar o ângulo do volante). A escolha da ação afeta diretamente a mudança de estado do ambiente.
• incentivosRecompensas: As recompensas são um feedback imediato do ambiente para as ações de um corpo inteligente, geralmente expressas como valores escalares. O design do sinal de recompensa é fundamental, pois orienta o inteligente a aprender a meta; configurações irracionais de recompensa podem fazer com que o inteligente aprenda comportamentos não intencionais.
• Seja diplomáticoPolítica: Uma política é uma regra de decisão para um corpo inteligente que define a maneira de escolher uma ação em um determinado estado. As estratégias podem ser determinísticas (ações de saída diretamente) ou estocásticas (distribuições de probabilidade de saída de ações).
• função de valorFunções de valor: As funções de valor são usadas para avaliar a recompensa cumulativa esperada a longo prazo de um estado ou ação, ajudando as inteligências a fazer concessões entre recompensas imediatas e ganhos futuros. As funções de valor são um componente essencial de muitos algoritmos de aprendizado por reforço.
• modelagemModelos: Os modelos são a compreensão das inteligências sobre a dinâmica do ambiente e são capazes de prever o próximo estado e a recompensa do ambiente após a execução de uma ação específica em um determinado estado. As abordagens baseadas em modelos usam previsões para planejar ações futuras, enquanto as abordagens sem modelos aprendem estratégias diretamente por meio da experiência de interação.

Cenários de aplicação e implicações do aprendizado por reforço

A aplicação do aprendizado por reforço penetrou em vários campos, com a importância de poder resolver problemas complexos de tomada de decisão que são difíceis de lidar com os métodos tradicionais.

• Inteligência em jogosPor exemplo, o AlphaGo da DeepMind demonstrou sua capacidade sobre-humana em jogos de estratégia ao vencer o campeão humano de Go por meio do aprendizado por reforço. Os sucessores AlphaStar e OpenAI Five demonstraram força semelhante em StarCraft e Dota 2, respectivamente.
• Controle do robôOs robôs aprendem habilidades como andar e agarrar objetos por meio do aprendizado por reforço, sem precisar pré-programar todos os seus movimentos, mas adaptando-se à complexidade do mundo real por meio de repetidas tentativas e erros.
• direção automáticaOs sistemas de direção autônoma usam o aprendizado por reforço para otimizar os processos de tomada de decisão, como manutenção de faixa, prevenção de obstáculos e planejamento de caminho, melhorando a segurança e a eficiência por meio de treinamento extensivo em ambientes simulados.
• Gerenciamento de recursosEm data centers e computação em nuvem, o aprendizado por reforço é usado para alocar dinamicamente recursos de computação, reduzir o consumo de energia e melhorar a qualidade do serviço. O Google usou o aprendizado por reforço para otimizar o sistema de resfriamento de seus data centers e economizar muita energia.
• Recomendações personalizadasO que é: As plataformas de comércio eletrônico e streaming aplicam o aprendizado por reforço para fornecer conteúdo personalizado aos usuários, maximizando o envolvimento e a satisfação do usuário por meio da adaptação contínua das estratégias de recomendação.
• assistência médicaAprendizagem por reforço: a aprendizagem por reforço auxilia no desenvolvimento de regimes de tratamento personalizados, como o ajuste de dosagens de medicamentos ou o planejamento de cronogramas de radioterapia, ao mesmo tempo em que acelera a triagem molecular no desenvolvimento de novos medicamentos.
• transação financeiraAlgoritmo: Os sistemas de negociação algorítmica usam o aprendizado por reforço para otimizar portfólios e ajustar as estratégias de compra e venda à dinâmica do mercado para maximizar os retornos de longo prazo.
• tecnologia educacionalAdaptive Learning Platform: A Adaptive Learning Platform ajusta o conteúdo e a dificuldade do ensino com base no desempenho dos alunos em tempo real, proporcionando uma experiência de aprendizado personalizada e melhorando a eficiência educacional.

Desafios técnicos e limitações do aprendizado por reforço

Embora o aprendizado por reforço apresente um grande potencial, ele ainda enfrenta vários desafios em aplicações práticas.

• Amostras ineficientesMuitos algoritmos de aprendizado por reforço requerem uma quantidade significativa de interação com o ambiente para aprender estratégias eficazes, o que é difícil de obter em sistemas físicos ou ambientes caros, limitando sua implementação prática.
• Dificuldade em criar incentivosAs funções de recompensa precisam ser projetadas para refletir com precisão os objetivos da tarefa, e recompensas injustificadas podem fazer com que as inteligências aprendam comportamentos de "trapaça", como explorar vulnerabilidades ambientais para obter recompensas em vez de realmente concluir a tarefa.
• SegurançaEm domínios críticos para a segurança, como saúde ou direção autônoma, em que as inteligências podem realizar ações perigosas durante a exploração, o equilíbrio entre exploração e segurança é um desafio importante.
• Capacidade limitada de generalizaçãoA maioria dos modelos de aprendizagem por reforço tem um bom desempenho em ambientes de treinamento, mas o desempenho diminui quando se depara com ambientes novos e ligeiramente diferentes, além de não ter uma generalização semelhante à humana.
• Baixa interpretabilidadeO que é: Os modelos de aprendizado por reforço, especialmente o aprendizado por reforço profundo, geralmente são vistos como caixas pretas em que o processo de tomada de decisão é difícil de explicar e as aplicações em domínios em que a transparência é necessária (por exemplo, saúde ou justiça) são prejudicadas.
• Alta demanda por recursos de computaçãoTreinamento de modelos complexos: O treinamento de modelos complexos exige muitos recursos computacionais e tempo; por exemplo, o treinamento do AlphaGo consome enormes recursos de energia e hardware, dificultando os aplicativos em cenários com recursos limitados.
• trade-off multiobjetivoO que é um problema: tarefas realistas geralmente envolvem vários objetivos conflitantes (por exemplo, eficiência versus segurança), e o aprendizado por reforço ainda é imaturo na otimização de vários objetivos, o que dificulta encontrar um equilíbrio.

Exemplos de aplicativos do mundo real de aprendizado por reforço

A gama de aplicações do aprendizado por reforço está se expandindo, e os exemplos a seguir demonstram sua versatilidade e utilidade.

• automação industrialO setor de manufatura usa a aprendizagem por reforço para otimizar a programação de linhas, reduzir o tempo de inatividade e aumentar a capacidade, com robôs que se adaptam a diferentes demandas de tarefas por meio da aprendizagem.
• gerenciamento de energiaO objetivo do projeto é melhorar a estabilidade e a eficiência da rede: os aplicativos de rede inteligente de aprendizagem por reforço ajustam dinamicamente a alocação de energia, equilibram a oferta e a demanda e integram fontes de energia renováveis para melhorar a estabilidade e a eficiência da rede.
• Tecnologia agrícolaRobôs agrícolas aprendem a irrigar e aplicar fertilizantes com precisão por meio da aprendizagem por reforço, reduzindo o desperdício de recursos e aumentando o rendimento das colheitas.
• processamento de linguagem natural (NLP)O sistema de diálogo usa o aprendizado por reforço para otimizar as estratégias de resposta, tornando os chatbots mais naturais e envolventes e aprimorando a experiência do usuário.
• treinamento esportivoAprendizagem por reforço: a aprendizagem por reforço oferece aos atletas planos de treinamento personalizados, analisa dados de movimento e sugere melhorias para aumentar a eficácia do treinamento.
• proteção ambientalAprendizagem por reforço: a aprendizagem por reforço ajuda a otimizar as estratégias de conservação da vida selvagem, como o monitoramento da caça ilegal por meio de patrulhas de drones e o ajuste dinâmico das rotas de patrulha.
• Música e arteFerramentas de criação de IA aplicam o aprendizado por reforço para gerar música ou obras de arte, ajustando estilos criativos com base no feedback do usuário e explorando a expressão criativa.
• Otimização da cadeia de suprimentosAs empresas usam o aprendizado por reforço para gerenciar o estoque e a logística, prever mudanças na demanda e ajustar automaticamente as estratégias da cadeia de suprimentos para reduzir os custos.

O futuro do aprendizado por reforço

A pesquisa em aprendizagem por reforço está evoluindo em várias direções para abordar as limitações atuais e expandir os limites de aplicação.

• aprendizado meta-intensivoAprendizagem por meta-reforço: A aprendizagem por meta-reforço concentra-se em como permitir que as inteligências se adaptem rapidamente a novas tarefas, extraindo conhecimento transferível por meio de experiências de aprendizagem anteriores e reduzindo a necessidade de dados para novas tarefas.
• sistema de inteligência múltiplaA aprendizagem por reforço de inteligência múltipla estuda a interação de várias inteligências em ambientes colaborativos ou competitivos, com aplicações em áreas como gerenciamento de tráfego e robótica de equipe.
• Interpretabilidade e transparênciaDescrição: Os pesquisadores desenvolvem novas maneiras de melhorar a interpretabilidade do modelo, por exemplo, por meio de mecanismos de atenção ou ferramentas de visualização para tornar o processo de tomada de decisão mais transparente e confiável.
• Aprendizado intensivo off-lineAprendizagem por reforço off-line: a aprendizagem por reforço off-line utiliza conjuntos de dados pré-coletados para treinamento sem a necessidade de interação em tempo real com o ambiente, reduzindo os riscos e os custos de segurança.
• colaboração homem-máquinaAprendizagem por reforço: o design do sistema de aprendizagem por reforço está mais voltado para o trabalho com seres humanos, por exemplo, inferindo objetivos a partir de demonstrações humanas por meio da aprendizagem por reforço inverso para interações mais naturais.
• aprendizado multimodalCombinação de dados multimodais, como visão, linguagem e controle de movimento, para treinar inteligências mais versáteis e robustas para se adaptarem a ambientes complexos do mundo real.
• Ética e alinhamentoPesquisa: Para garantir que os sistemas de aprendizagem por reforço estejam alinhados com os valores humanos e evitar comportamentos prejudiciais, a pesquisa envolve o design da função de recompensa e a aprendizagem de valores.
• integração de símbolos neurais (física)Descrição: Combinação de redes neurais com raciocínio simbólico para aprimorar os recursos de raciocínio e abstração de modelos de aprendizado por reforço para resolver tarefas que exigem raciocínio lógico.

Educação e popularização do aprendizado intensivo

Para impulsionar a adoção do aprendizado por reforço, é necessário um esforço em vários níveis para que a tecnologia seja mais bem compreendida e usada pelo público e pela comunidade tecnológica.

• Desenvolvimento de conteúdo de ciência popularCriação de artigos científicos populares, vídeos e demonstrações interativas para o público em geral, explicando os conceitos de aprendizagem por reforço com analogias e exemplos simples para reduzir a barreira da compreensão.
• Integração de programas acadêmicosO que é: Faculdades e universidades estão integrando o aprendizado por reforço em seus programas de ciência da computação e inteligência artificial, oferecendo educação sistemática dos níveis básico a avançado e treinando profissionais.
• ecossistema de ferramentas de código abertoManutenção e promoção de estruturas de código aberto, como OpenAI Gym, Stable Baselines e Ray RLlib, reduzindo as barreiras à experimentação e ao desenvolvimento e facilitando as contribuições da comunidade.
• Workshops do setorOrganize workshops e seminários do setor para conectar a academia e o setor, compartilhar práticas recomendadas e casos de aplicativos e acelerar a implementação da tecnologia.
• cooperação interdisciplinarIncentivar a colaboração com áreas como a psicologia e a neurociência para aprimorar os algoritmos com base nos mecanismos de aprendizado biológico, bem como explorar as aplicações do aprendizado por reforço nas ciências sociais.
• Projetos de participação públicaDesign de projetos de envolvimento público, como experimentos de ciência cidadã ou plataformas de aprendizagem gamificadas, para permitir que não especialistas experimentem princípios de aprendizagem aprimorados.
• Políticas e padrõesEnvolver governos e órgãos de padronização no desenvolvimento de diretrizes para a aplicação do aprendizado aprimorado para garantir que os desenvolvimentos tecnológicos atendam às necessidades éticas e sociais e promovam a inovação responsável.

Aprendizado por reforço vs. outros métodos de aprendizado de máquina

O aprendizado por reforço ocupa uma posição única na família do aprendizado de máquina, em contraste com outros métodos.

• Diferenças com o aprendizado supervisionadoAprendizagem supervisionada: a aprendizagem supervisionada se baseia em conjuntos de dados rotulados e aprende mapeamentos de entradas para saídas, enquanto a aprendizagem por reforço adquire dados por meio de interações e se concentra na tomada de decisões sequenciais e na maximização de recompensas de longo prazo.
• Diferenças com o aprendizado não supervisionadoAprendizagem não supervisionada: enquanto a aprendizagem não supervisionada descobre estruturas ocultas nos dados, como agrupamento ou redução de dimensionalidade, a aprendizagem por reforço é orientada para comportamentos orientados por metas e não exige um modelo de dados fornecido previamente.
• Recompensas vs. rótulosA aprendizagem supervisionada usa rótulos explícitos para orientar a aprendizagem, e a aprendizagem por reforço usa sinais de recompensa, que podem ser esparsos e atrasados, o que torna a aprendizagem mais difícil.
• Método de geração de dadosDados para aprendizado supervisionado: enquanto os dados para aprendizado supervisionado geralmente são estáticos e distribuídos de forma independente e idêntica, os dados para aprendizado por reforço são gerados dinamicamente por meio de ações corporais inteligentes com correlação temporal.
• Compensações de prospecção e exploraçãoAprendizagem por reforço: a aprendizagem por reforço requer um equilíbrio entre a exploração de novas ações e a exploração de boas ações conhecidas; a aprendizagem supervisionada não tem esse problema, pois os dados são fornecidos antecipadamente.
• Tipo de emissão aplicadaAprendizagem supervisionada: a aprendizagem supervisionada é adequada para tarefas de previsão, como classificação e regressão, e a aprendizagem por reforço é adequada para problemas de controle, tomada de decisão e otimização, como jogos ou controle de robôs.
• Indicadores de avaliação de desempenhoO aprendizado supervisionado usa métricas como precisão e pontuações F1, e o aprendizado por reforço usa recompensas cumulativas e velocidade de convergência para avaliar a qualidade da estratégia.
• Funções de participação humanaNo aprendizado supervisionado, os seres humanos fornecem dados rotulados; no aprendizado por reforço, os seres humanos geralmente projetam funções de recompensa e ambientes para orientar indiretamente o aprendizado.