Sustiprinamasis mokymasis: išsamus vadovas pasaulinei auditorijai

Sustiprinamasis mokymasis (RL) yra dirbtinio intelekto (DI) šaka, kurioje agentas mokosi priimti sprendimus sąveikaudamas su aplinka. Agentas gauna atlygį arba baudas, priklausomai nuo savo veiksmų, o jo tikslas yra išmokti optimalią strategiją, kaip maksimaliai padidinti bendrą atlygį. Šiame vadove pateikiama išsami RL apžvalga, apimanti pagrindines sąvokas, algoritmus, taikymo sritis ir ateities tendencijas. Jis sukurtas taip, kad būtų prieinamas įvairių sričių ir patirties lygio skaitytojams, daugiausia dėmesio skiriant aiškumui ir visuotiniam pritaikomumui.

Kas yra sustiprinamasis mokymasis?

Iš esmės RL yra mokymasis bandymų ir klaidų metodu. Skirtingai nuo prižiūrimo mokymosi, kuris remiasi paženklintais duomenimis, ar neprižiūrimo mokymosi, kuris ieško dėsningumų nepaženklintuose duomenyse, RL apima agentą, mokantįsi iš savo veiksmų pasekmių. Procesą galima suskirstyti į keletą pagrindinių komponentų:

• Agentas: besimokantysis, kuris priima sprendimus.
• Aplinka: pasaulis, su kuriuo agentas sąveikauja.
• Veiksmas: agento pasirinkimas tam tikroje būsenoje.
• Būsena: dabartinė aplinkos situacija.
• Atlygis: skaliarinis grįžtamojo ryšio signalas, nurodantis veiksmo gerumą.
• Politika: strategija, kurią agentas naudoja nustatydamas, kokį veiksmą atlikti tam tikroje būsenoje.
• Vertės funkcija: funkcija, kuri įvertina laukiamą bendrą atlygį, esant tam tikroje būsenoje arba atliekant tam tikrą veiksmą tam tikroje būsenoje.

Panagrinėkime pavyzdį, kai robotas mokomas naršyti sandėlyje. Robotas (agentas) sąveikauja su sandėlio aplinka. Jo veiksmai gali būti judėjimas pirmyn, pasukimas į kairę arba į dešinę. Aplinkos būsena gali apimti dabartinę roboto buvimo vietą, kliūčių vietas ir tikslinių prekių vietas. Robotas gauna teigiamą atlygį už pasiektą tikslinę prekę ir neigiamą atlygį už susidūrimą su kliūtimi. Robotas išmoksta politiką, kuri susieja būsenas su veiksmais ir padeda jam efektyviai naršyti sandėlyje.

Pagrindinės sustiprinamojo mokymosi sąvokos

Markovo sprendimų procesai (MDP)

MDP suteikia matematinę sistemą nuoseklių sprendimų priėmimo problemoms modeliuoti. MDP apibrėžiamas:

• S: būsenų aibė.
• A: veiksmų aibė.
• P(s', r | s, a): tikimybė pereiti į būseną s' ir gauti atlygį r, atlikus veiksmą a būsenoje s.
• R(s, a): laukiamas atlygis už veiksmo a atlikimą būsenoje s.
• γ: diskonto koeficientas (0 ≤ γ ≤ 1), kuris nustato būsimų atlygių svarbą.

Tikslas yra rasti politiką π(a | s), kuri maksimaliai padidintų laukiamą bendrą diskontuotą atlygį, dažnai vadinamą grąža.

Vertės funkcijos

Vertės funkcijos naudojamos įvertinti būsenos ar veiksmo „gerumą“. Yra du pagrindiniai vertės funkcijų tipai:

• Būsenos vertės funkcija V(s): laukiama grąža, pradedant nuo būsenos s ir laikantis politikos π.
• Veiksmo vertės funkcija Q(s, a): laukiama grąža, pradedant nuo būsenos s, atliekant veiksmą a ir toliau laikantis politikos π.

Bellmano lygtis suteikia rekursyvų ryšį šioms vertės funkcijoms apskaičiuoti.

Tyrimas prieš išnaudojimą

Pagrindinis iššūkis RL yra subalansuoti tyrimą ir išnaudojimą. Tyrimas apima naujų veiksmų išbandymą, siekiant atrasti potencialiai geresnes politikas. Išnaudojimas apima esamos geriausios politikos naudojimą, siekiant maksimaliai padidinti neatidėliotinus atlygius. Efektyvus RL agentas turi rasti pusiausvyrą tarp šių dviejų strategijų. Įprastos strategijos apima ε-godųjį tyrimą (atsitiktinai pasirenkant veiksmus su tikimybe ε) ir viršutinės pasitikėjimo ribos (UCB) metodus.

Įprasti sustiprinamojo mokymosi algoritmai

RL problemoms spręsti buvo sukurta keletas algoritmų. Štai keletas dažniausiai pasitaikančių:

Q-mokymasis

Q-mokymasis yra nepolitinis (off-policy) laiko skirtumų mokymosi algoritmas. Jis išmoksta optimalią Q-vertės funkciją, nepriklausomai nuo vykdomos politikos. Q-mokymosi atnaujinimo taisyklė yra:

Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ maxₐ' Q(s', a') - Q(s, a)]

kur α yra mokymosi greitis, r yra atlygis, γ yra diskonto koeficientas, s' yra kita būsena, o a' yra veiksmas kitoje būsenoje, kuris maksimaliai padidina Q(s', a').

Pavyzdys: Įsivaizduokite savavaldį automobilį, besimokantį naršyti eisme. Naudodamas Q-mokymąsi, automobilis gali išmokti, kurie veiksmai (greitinti, stabdyti, sukti) greičiausiai atneš teigiamą atlygį (sklandus eismas, saugus kelionės tikslo pasiekimas), net jei automobilis iš pradžių daro klaidų.

SARSA (Būsena-Veiksmas-Atlygis-Būsena-Veiksmas)

SARSA yra politinis (on-policy) laiko skirtumų mokymosi algoritmas. Jis atnaujina Q-vertės funkciją remdamasis veiksmu, kurį agentas faktiškai atliko. SARSA atnaujinimo taisyklė yra:

Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ Q(s', a') - Q(s, a)]

kur a' yra veiksmas, faktiškai atliktas kitoje būsenoje s'.

Gilieji Q-tinklai (DQN)

DQN sujungia Q-mokymąsi su giliaisiais neuroniniais tinklais, kad galėtų apdoroti didelės dimensijos būsenų erdves. Jis naudoja neuroninį tinklą Q-vertės funkcijai aproksimuoti. DQN naudoja tokias technikas kaip patirties atkūrimas (saugojimas ir praeities patirčių atkūrimas) ir tiksliniai tinklai (naudojant atskirą tinklą tikslinėms Q-vertėms apskaičiuoti), kad pagerintų stabilumą ir konvergenciją.

Pavyzdys: DQN buvo sėkmingai panaudotas mokant DI agentus žaisti Atari žaidimus viršžmogišku lygiu. Neuroninis tinklas išmoksta išgauti svarbias savybes iš žaidimo ekrano ir susieti jas su optimaliais veiksmais.

Politikos gradientai

Politikos gradiento metodai tiesiogiai optimizuoja politiką, aiškiai nemokydami vertės funkcijos. Šie metodai apskaičiuoja našumo rodiklio gradientą politikos parametrų atžvilgiu ir atnaujina politiką gradiento kryptimi. REINFORCE yra klasikinis politikos gradiento algoritmas.

Pavyzdys: Robotinės rankos mokymas sugriebti objektus. Politikos gradiento metodas gali tiesiogiai koreguoti roboto judesius, kad pagerintų jo sėkmės rodiklį griebiant skirtingus objektus, nereikalaujant aiškiai apskaičiuoti kiekvienos galimos būsenos vertės.

Aktoriaus-Kritiko metodai

Aktoriaus-kritiko metodai sujungia politikos gradiento ir vertės pagrindu veikiančius metodus. Jie naudoja aktorių politikai mokytis ir kritiką vertės funkcijai įvertinti. Kritikas teikia grįžtamąjį ryšį aktoriui, padėdamas jam tobulinti savo politiką. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) ir DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) yra populiarūs aktoriaus-kritiko algoritmai.

Pavyzdys: Apsvarstykite autonominio drono mokymą naršyti sudėtingoje aplinkoje. Aktorius mokosi drono skrydžio trajektorijos, o kritikas įvertina, kokia gera yra skrydžio trajektorija, ir teikia grįžtamąjį ryšį aktoriui, kad ją pagerintų.

Sustiprinamojo mokymosi taikymo sritys

RL turi platų taikymo spektrą įvairiose srityse:

Robotika

RL naudojamas mokyti robotus atlikti sudėtingas užduotis, tokias kaip objektų griebimas, naršymas aplinkoje ir gaminių surinkimas. Pavyzdžiui, mokslininkai naudoja RL kurdami robotus, kurie gali padėti gamybos procesuose, sveikatos apsaugoje ir reaguojant į nelaimes.

Žaidimų žaidimas

RL pasiekė nepaprastos sėkmės žaidimų srityje, pranokdamas žmogaus pasirodymą tokiuose žaidimuose kaip Go, šachmatai ir Atari žaidimai. „DeepMind“ sukurta „AlphaGo“ pademonstravo RL galią įvaldant sudėtingus strateginius žaidimus.

Finansai

RL naudojamas algoritminėje prekyboje, portfelio optimizavime ir rizikos valdyme. RL agentai gali išmokti priimti optimalius prekybos sprendimus, atsižvelgiant į rinkos sąlygas ir rizikos toleranciją.

Sveikatos apsauga

RL tiriamas personalizuoto gydymo planavimo, vaistų atradimo ir išteklių paskirstymo sveikatos apsaugos sistemose srityse. Pavyzdžiui, RL gali būti naudojamas optimizuoti vaistų dozes pacientams, sergantiems lėtinėmis ligomis.

Autonominės transporto priemonės

RL naudojamas kurti autonominio vairavimo sistemas, kurios gali naršyti sudėtingose eismo situacijose ir priimti sprendimus realiuoju laiku. RL agentai gali išmokti valdyti transporto priemonės greitį, vairavimą ir eismo juostų keitimą, kad užtikrintų saugų ir efektyvų vairavimą.

Rekomendacijų sistemos

RL naudojamas personalizuoti rekomendacijas vartotojams e. prekybos, pramogų ir socialinės medijos platformose. RL agentai gali išmokti nuspėti vartotojų pageidavimus ir teikti rekomendacijas, kurios maksimaliai padidina vartotojų įsitraukimą ir pasitenkinimą.

Tiekimo grandinės valdymas

RL naudojamas optimizuoti atsargų valdymą, logistiką ir tiekimo grandinės operacijas. RL agentai gali išmokti prognozuoti paklausos svyravimus ir optimizuoti išteklių paskirstymą, kad sumažintų išlaidas ir pagerintų efektyvumą.

Sustiprinamojo mokymosi iššūkiai

Nepaisant sėkmės, RL vis dar susiduria su keliais iššūkiais:

Duomenų imties efektyvumas

RL algoritmams dažnai reikia daug duomenų, kad galėtų efektyviai mokytis. Tai gali būti problema realiose programose, kur duomenų yra nedaug arba juos brangu gauti. Tokios technikos kaip perkeltinis mokymasis ir imitacinis mokymasis gali padėti pagerinti duomenų imties efektyvumą.

Tyrimo ir išnaudojimo dilema

Subalansuoti tyrimą ir išnaudojimą yra sudėtinga problema, ypač sudėtingose aplinkose. Prastos tyrimo strategijos gali lemti neoptimalias politikas, o per didelis tyrimas gali sulėtinti mokymąsi.

Atlygio funkcijos kūrimas

Tinkamų atlygio funkcijų kūrimas yra labai svarbus RL sėkmei. Blogai sukurta atlygio funkcija gali lemti nenumatytą ar nepageidaujamą elgesį. Atlygio formavimas ir atvirkštinis sustiprinamasis mokymasis yra technikos, naudojamos šiam iššūkiui spręsti.

Stabilumas ir konvergencija

Kai kurie RL algoritmai gali būti nestabilūs ir nesugebėti konverguoti į optimalią politiką, ypač didelės dimensijos būsenų erdvėse. Tokios technikos kaip patirties atkūrimas, tiksliniai tinklai ir gradiento apribojimas (gradient clipping) gali padėti pagerinti stabilumą ir konvergenciją.

Generalizacija

RL agentams dažnai sunku apibendrinti savo žinias naujose aplinkose ar užduotyse. Domeno randomizavimas ir meta-mokymasis yra technikos, naudojamos generalizacijos našumui pagerinti.

Sustiprinamojo mokymosi ateities tendencijos

RL sritis sparčiai vystosi, nuolat atliekami tyrimai ir plėtra keliose srityse:

Hierarchinis sustiprinamasis mokymasis

Hierarchinis RL siekia suskaidyti sudėtingas užduotis į paprastesnes subužduotis, leidžiančias agentams mokytis efektyviau ir geriau apibendrinti. Šis metodas ypač naudingas sprendžiant problemas su ilgais horizontais ir retais atlygiais.

Kelių agentų sustiprinamasis mokymasis

Kelių agentų RL daugiausia dėmesio skiria kelių agentų, kurie sąveikauja tarpusavyje bendroje aplinkoje, mokymui. Tai aktualu tokioms programoms kaip eismo valdymas, robotų koordinavimas ir žaidimų žaidimas.

Imitacinis mokymasis

Imitacinis mokymasis apima mokymąsi iš ekspertų demonstracijų. Tai gali būti naudinga, kai sunku apibrėžti atlygio funkciją arba kai aplinkos tyrimas yra brangus. Imitaciniame mokyme naudojamos tokios technikos kaip elgesio klonavimas ir atvirkštinis sustiprinamasis mokymasis.

Meta-mokymasis

Meta-mokymasis siekia mokyti agentus, kurie gali greitai prisitaikyti prie naujų užduočių ar aplinkų. Tai pasiekiama išmokstant pirmenybę užduočių pasiskirstymui ir naudojant šią pirmenybę mokymuisi naujose užduotyse.

Saugus sustiprinamasis mokymasis

Saugus RL daugiausia dėmesio skiria užtikrinimui, kad RL agentai neatliktų veiksmų, kurie galėtų sukelti žalą ar pažeidimus. Tai ypač svarbu tokiose srityse kaip robotika ir autonominės transporto priemonės.

Paaiškinamas sustiprinamasis mokymasis

Paaiškinamas RL siekia padaryti RL agentų sprendimus skaidresnius ir suprantamesnius. Tai svarbu kuriant pasitikėjimą ir užtikrinant atskaitomybę programose, kuriose RL naudojamas priimant kritinius sprendimus.

Išvada

Sustiprinamasis mokymasis yra galinga ir universali technika, skirta spręsti sudėtingas sprendimų priėmimo problemas. Ji pasiekė nepaprastos sėkmės įvairiose srityse, nuo robotikos ir žaidimų žaidimo iki finansų ir sveikatos apsaugos. Nors RL vis dar susiduria su keliais iššūkiais, nuolatiniai tyrimai ir plėtra sprendžia šiuos iššūkius ir atveria kelią naujoms taikymo sritims. Toliau vystantis, RL žada atlikti vis svarbesnį vaidmenį formuojant DI ir automatizavimo ateitį.

Šis vadovas suteikia pagrindą suprasti pagrindines sustiprinamojo mokymosi sąvokas ir taikymo sritis. Norintiems gilesnių žinių, rekomenduojama toliau tyrinėti konkrečius algoritmus ir taikymo sritis. Sritis nuolat tobulėja, todėl sekti naujausius tyrimus ir pokyčius yra labai svarbu visiems, dirbantiems su RL arba besidomintiems juo.