Что такое Reinforcement Learning в одной статье?

Ответы ИИОпубликовано 1 неделя назад Круг обмена ИИ

Определение обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением - это важная отрасль машинного обучения, в центре которой стоит задача позволить интеллектуальному организму автономно научиться принимать оптимальные решения, чтобы максимизировать долгосрочное кумулятивное вознаграждение за счет непрерывного взаимодействия с окружающей средой. Этот процесс имитирует механизм проб и ошибок, который используют люди или животные для освоения новых навыков: попробуйте определенное поведение, понаблюдайте за результатами и скорректируйте последующие действия на основе обратной связи.

Например, человек, который учится ездить на велосипеде, может поначалу шататься или даже падать, но благодаря постоянным тренировкам и корректировкам баланса в конце концов овладевает техникой езды.

Формальные определения обучения с подкреплением подчеркивают несколько ключевых моментов: разумный организм как субъект, принимающий решения, окружающая среда как внешний мир, с которым взаимодействует разумный организм, состояние описывает текущую ситуацию в окружающей среде, действие - это операция, которую может выполнить разумный организм, а вознаграждение - это немедленная оценка действия окружающей средой. Целью интеллектуального тела является не получение немедленного вознаграждения за отдельное действие, а максимизация общего кумулятивного вознаграждения за серию действий. Преимущество этого подхода к обучению заключается в том, что он позволяет решать последовательные задачи принятия решений и подходит для сценариев, в которых окружающая среда динамично меняется и полна неопределенности. Обучение с подкреплением отличается от других методов машинного обучения (например, контролируемого и неконтролируемого обучения) тем, что оно не полагается на предварительно помеченные наборы данных, а получает данные в реальном времени и обновляет политику посредством взаимодействия.

Основные понятия и существенные элементы обучения с подкреплением

Концепция обучения с подкреплением состоит из нескольких взаимосвязанных основных понятий, которые вместе определяют базовую структуру процесса обучения.

умное тело: Интеллектуалы - это лица, принимающие решения в системах обучения с подкреплением, они могут быть виртуальными программами или физическими объектами, такими как роботы, персонажи игр или автономные системы вождения. Интеллектуалы взаимодействуют с окружающей средой, выполняя действия и корректируя свое поведение на основе обратной связи.
матрица: Среда - это внешний мир, в котором находится разумное тело, реагирующий на его действия и возвращающий новые состояния и вознаграждения. Среда может быть полностью наблюдаемой или частично наблюдаемой, что определяет полноту информации, получаемой интеллектом.
положение дел: Состояние - это полное описание окружающей среды в данный момент времени, и разумный организм выбирает действие, основываясь на текущем состоянии. Информация о состоянии может представлять собой простые числовые значения или высокоразмерные сенсорные данные, такие как изображения или звуки.
движениеДействия - это операции, которые интеллектуальный организм может выполнять в заданном состоянии, и обычно делятся на дискретные (например, поворот налево или направо) и непрерывные (например, регулировка угла поворота рулевого колеса). Выбор действия напрямую влияет на изменение состояния окружающей среды.
стимулы: Вознаграждение - это немедленная обратная связь от окружающей среды на действия интеллектуального организма, обычно выраженная в виде скалярных значений. Дизайн сигнала вознаграждения имеет решающее значение, поскольку он направляет разумный организм к достижению цели; нерациональные настройки вознаграждения могут привести к тому, что разумный организм научится нежелательному поведению.
быть тактичным: Стратегия - это правило принятия решений для интеллектуального организма, которое определяет способ выбора действия в данном состоянии. Стратегии могут быть детерминированными (выводят непосредственно действия) или стохастическими (выводят вероятностные распределения действий).
функция стоимости: Функции ценности используются для оценки долгосрочного ожидаемого кумулятивного вознаграждения за состояние или действие, помогая интеллекту находить компромисс между сиюминутным вознаграждением и будущими выгодами. Функции ценности являются основным компонентом многих алгоритмов обучения с подкреплением.
моделирование: Модели - это понимание интеллектом динамики окружающей среды, способное предсказать следующее состояние и вознаграждение среды после выполнения определенного действия в данном состоянии. Подходы, основанные на моделях, используют предсказания для планирования будущих действий, в то время как подходы без моделей изучают стратегии непосредственно через опыт взаимодействия.

Сценарии применения и последствия обучения с подкреплением

Применение обучения с подкреплением проникло в несколько областей, поскольку оно позволяет решать сложные проблемы принятия решений, с которыми трудно справиться с помощью традиционных методов.

Игровая разведка: Обучение с подкреплением было особенно успешным в играх, например, AlphaGo компании DeepMind продемонстрировала свои сверхчеловеческие способности в стратегических играх, победив чемпиона по игре в го среди людей с помощью обучения с подкреплением. Преемники AlphaStar и OpenAI Five продемонстрировали аналогичные способности в StarCraft и Dota 2 соответственно.
Управление роботомРоботы учатся таким навыкам, как ходьба и захват предметов, с помощью обучения с подкреплением, без предварительного программирования всех своих движений, а адаптируясь к сложности реального мира путем многократных проб и ошибок.
автоматическое вождение: Системы автономного вождения используют обучение с подкреплением для оптимизации процессов принятия решений, таких как соблюдение полосы движения, избегание препятствий и планирование траектории, повышая безопасность и эффективность за счет длительного обучения в симулированных условиях.
Управление ресурсами: В центрах обработки данных и облачных вычислениях обучение с подкреплением используется для динамического распределения вычислительных ресурсов, снижения энергопотребления и повышения качества обслуживания. Компания Google использовала Reinforcement Learning для оптимизации системы охлаждения своих центров обработки данных и экономии электроэнергии.
Персональные рекомендации: Платформы электронной коммерции и потокового вещания применяют обучение с подкреплением для предоставления пользователям персонализированного контента, максимизируя вовлеченность и удовлетворенность пользователей за счет непрерывной адаптации стратегий рекомендаций.
здравоохранениеОбучение с подкреплением помогает разрабатывать индивидуальные схемы лечения, например, корректировать дозировки лекарств или планировать графики радиотерапии, а также ускоряет молекулярный скрининг при разработке новых лекарств.
финансовая операцияАлгоритмические торговые системы используют обучение с подкреплением для оптимизации портфелей и корректировки стратегий покупки и продажи в соответствии с динамикой рынка, чтобы максимизировать долгосрочную прибыль.
образовательные технологии: Платформа адаптивного обучения корректирует содержание и сложность преподавания в зависимости от успеваемости учащихся в режиме реального времени, обеспечивая индивидуальный подход к обучению и повышая эффективность образования.

Технические проблемы и ограничения обучения с подкреплением

Хотя обучение с подкреплением демонстрирует большой потенциал, оно по-прежнему сталкивается с рядом проблем в практических приложениях.

Неэффективные образцыМногие алгоритмы обучения с подкреплением требуют значительного взаимодействия с окружающей средой для обучения эффективным стратегиям, что сложно достичь в физических системах или дорогостоящих средах, что ограничивает их практическое применение.
Сложность разработки стимуловФункции вознаграждения должны быть разработаны таким образом, чтобы точно отражать цели задачи, а неоправданное вознаграждение может привести к тому, что интеллигент научится "жульническому" поведению, например, использовать уязвимые места окружающей среды для получения вознаграждения вместо того, чтобы действительно выполнить задачу.
Безопасность: В таких критически важных для безопасности областях, как здравоохранение или автономное вождение, где интеллекты могут предпринимать опасные действия во время исследования, важной задачей является обеспечение баланса между исследованием и безопасностью.
Ограниченная способность к обобщению: Большинство моделей обучения с подкреплением хорошо работают в тренировочных средах, но ухудшают свои характеристики при столкновении с новыми, немного отличающимися средами, и не обладают человекоподобной обобщенностью.
Плохая интерпретируемость: Модели обучения с подкреплением, особенно глубокого обучения с подкреплением, часто рассматриваются как "черные ящики", в которых трудно объяснить процесс принятия решений, что затрудняет их применение в областях, где требуется прозрачность (например, в здравоохранении или правосудии).
Высокий спрос на вычислительные ресурсы: Обучение сложных моделей требует много вычислительных ресурсов и времени, например, обучение AlphaGo потребляет огромное количество энергии и аппаратных ресурсов, что препятствует применению в сценариях с ограниченными ресурсами.
многоцелевой компромисс: Реалистичные задачи часто включают в себя несколько конфликтующих целей (например, эффективность против безопасности), а обучение с подкреплением все еще не достигло зрелости в области многоцелевой оптимизации, что затрудняет поиск баланса.

Примеры практического применения обучения с подкреплением

Сфера применения обучения с подкреплением постоянно расширяется, и следующие примеры демонстрируют его универсальность и полезность.

промышленная автоматизация: Производственная отрасль использует обучение с подкреплением для оптимизации расписания работы линий, сокращения простоев и увеличения производительности. Роботы адаптируются к различным требованиям задач благодаря обучению.
управление энергией: Применение технологии обучения с подкреплением в интеллектуальных сетях позволяет динамически регулировать распределение энергии, балансировать спрос и предложение и интегрировать возобновляемые источники энергии для повышения стабильности и эффективности сети.
Сельскохозяйственные технологии: Сельскохозяйственные роботы учатся точно орошать и вносить удобрения благодаря обучению с подкреплением, что позволяет сократить потери ресурсов и повысить урожайность.
обработка естественного языка (NLP): Диалоговая система использует обучение с подкреплением для оптимизации стратегий ответа, что делает чат-ботов более естественными и интересными, а также повышает удобство работы с ними.
спортивная подготовка: Обучение с подкреплением предоставляет спортсменам персональные планы тренировок, анализирует данные о движении и предлагает улучшения для повышения эффективности тренировок.
охрана окружающей среды: Обучение с подкреплением помогает оптимизировать стратегии сохранения дикой природы, например, отслеживать незаконную охоту с помощью патрулирования беспилотниками и динамически корректировать маршруты патрулирования.
Музыка и искусство: инструменты создания ИИ применяют обучение с подкреплением для создания музыки или произведений искусства, корректируя творческие стили на основе отзывов пользователей и исследуя творческое самовыражение.
Оптимизация цепочки поставокБизнес использует обучение с подкреплением для управления запасами и логистикой, прогнозирования изменений спроса и автоматической корректировки стратегий цепочки поставок для снижения затрат.

Будущее обучения с подкреплением

Исследования в области обучения с подкреплением развиваются в нескольких направлениях, чтобы устранить существующие ограничения и расширить границы применения.

метаинтенсивное обучение: Метаусиление обучения фокусируется на том, как позволить интеллекту быстро адаптироваться к новым задачам, извлекая переносимые знания из предыдущего опыта обучения и уменьшая потребность в данных для новых задач.
мультиинтеллектуальная система: Мультиинтеллектуальное обучение с подкреплением изучает взаимодействие нескольких интеллектов в условиях сотрудничества или конкуренции, что находит применение в таких областях, как управление дорожным движением и командная робототехника.
Интерпретируемость и прозрачность:: Исследователи разрабатывают новые способы улучшения интерпретируемости моделей, например, с помощью механизмов привлечения внимания или средств визуализации, чтобы сделать процесс принятия решений более прозрачным и достоверным.
Интенсивное обучение в режиме офлайнАвтономное обучение с подкреплением использует заранее собранные наборы данных для обучения без необходимости взаимодействия с окружающей средой в реальном времени, что снижает риски и затраты на безопасность.
человеко-машинное сотрудничество: Разработка систем обучения с подкреплением в большей степени ориентирована на работу с людьми, например, вывод целей из демонстраций человека с помощью обратного обучения с подкреплением для более естественного взаимодействия.
кросс-модальное обучениеСочетание мультимодальных данных, таких как зрение, язык и управление движением, для обучения более универсальных и надежных интеллектов, способных адаптироваться к сложным условиям реального мира.
Этика и согласованностьИсследования в области разработки функций вознаграждения и изучения ценностей направлены на обеспечение того, чтобы системы обучения с подкреплением соответствовали человеческим ценностям и предотвращали вредное поведение.
Интеграция нейронных символов (физика): Объединение нейронных сетей с символическими рассуждениями для расширения возможностей рассуждений и абстрагирования моделей обучения с подкреплением для решения задач, требующих логических рассуждений.

Образование и популяризация интенсивного обучения

Для стимулирования распространения обучения с подкреплением требуются многоуровневые усилия, направленные на то, чтобы эта технология была лучше понята и использовалась общественностью и технологическим сообществом.

Разработка научно-популярного контента: Создание научно-популярных статей, видеороликов и интерактивных демонстраций для широкой публики, объясняющих концепции обучения с подкреплением на простых аналогиях и примерах, чтобы снизить барьер для понимания.
Интеграция академических программ: Колледжи и университеты интегрируют обучение с подкреплением в свои программы по информатике и искусственному интеллекту, обеспечивая систематическое обучение от начального до продвинутого уровня и подготовку специалистов.
экосистема инструментов с открытым исходным кодом: Поддерживать и продвигать фреймворки с открытым исходным кодом, такие как OpenAI Gym, Stable Baselines и Ray RLlib, снижая барьеры для экспериментов и разработок и облегчая вклад сообщества.
Отраслевые семинары: Организация отраслевых семинаров и мастер-классов для налаживания связей между научными и промышленными кругами, обмена передовым опытом и практическими примерами, а также ускорения внедрения технологий.
междисциплинарное сотрудничествоПоощрять сотрудничество с такими областями, как психология и нейронауки, для улучшения алгоритмов за счет использования биологических механизмов обучения, а также изучать возможности применения обучения с подкреплением в социальных науках.
Проекты с участием общественностиРазработка проектов по привлечению общественности, таких как научные эксперименты для граждан или геймифицированные обучающие платформы, позволяющие неспециалистам ознакомиться с принципами расширенного обучения.
Политика и стандартыПривлечение правительств и органов по стандартизации к разработке руководящих принципов применения расширенного обучения для обеспечения того, чтобы технологические разработки отвечали этическим и общественным потребностям и способствовали ответственным инновациям.

Обучение с подкреплением по сравнению с другими методами машинного обучения

Обучение с применением подкрепления занимает уникальное положение в семействе машинного обучения, в отличие от других методов.

Различия с контролируемым обучениемСупервизорное обучение опирается на наборы данных с метками и изучает сопоставления "вход-выход", в то время как обучение с подкреплением получает данные через взаимодействие и фокусируется на последовательном принятии решений и максимизации долгосрочного вознаграждения.
Отличия от обучения без контроляВ то время как обучение без контроля обнаруживает скрытые структуры в данных, такие как кластеризация или уменьшение размерности, обучение с подкреплением ориентировано на поведение, управляемое целью, и не требует предварительно предоставленной модели данных.
Награды против ярлыковКонтролируемое обучение использует явные метки для управления обучением, а обучение с подкреплением использует сигналы вознаграждения, которые могут быть редкими и запаздывающими, что усложняет процесс обучения.
Метод генерации данных: В то время как данные для контролируемого обучения обычно статичны и независимо и одинаково распределены, данные для обучения с подкреплением генерируются динамически благодаря действиям разумного тела с временной корреляцией.
Компромиссы между разведкой и эксплуатацией: Обучение с подкреплением требует баланса между изучением новых действий и использованием известных хороших действий. В обучении с наблюдением такой проблемы нет, поскольку данные предоставляются заранее.
Тип применяемого выпускаНаблюдательное обучение подходит для задач прогнозирования, таких как классификация и регрессия, а обучение с подкреплением - для задач контроля, принятия решений и оптимизации, таких как игры или управление роботами.
Показатели оценки эффективностиВ контролируемом обучении используются такие показатели, как точность и F1, а в обучении с подкреплением - кумулятивные награды и скорость сходимости для оценки качества стратегии.
Роли участия человека: В контролируемом обучении человек предоставляет данные с метками; в обучении с подкреплением человек чаще всего разрабатывает функции вознаграждения и окружение, чтобы косвенно направлять обучение.