Reinforcement Learning

Kernbegrippen en Terminologie

Het begrijpen van reinforcement learning omvat verschillende fundamentele concepten en termen:

Agent

Een agent is de besluitvormer of de lerende in reinforcement learning. Hij neemt zijn omgeving waar via observaties, onderneemt acties en leert van de gevolgen van die acties om zijn doelen te bereiken. Het doel van de agent is het ontwikkelen van een strategie, het zogenaamde beleid, die de cumulatieve beloning in de tijd maximaliseert.

Omgeving

De omgeving is alles buiten de agent waarmee de agent interageert. Het vertegenwoordigt de wereld waarin de agent opereert en kan fysieke ruimtes, virtuele simulaties of elke setting omvatten waarin de agent beslissingen neemt. De omgeving biedt de agent observaties en beloningen op basis van de genomen acties.

Toestand

Een toestand is een representatie van de huidige situatie van de agent in de omgeving. Het bevat alle informatie die nodig is om op een bepaald moment een beslissing te nemen. Toestanden kunnen volledig observeerbaar zijn, waarbij de agent volledige kennis van de omgeving heeft, of gedeeltelijk observeerbaar, waarbij sommige informatie verborgen blijft.

Actie

Een actie is een keuze die de agent maakt en die de toestand van de omgeving beïnvloedt. De verzameling van alle mogelijke acties die een agent in een bepaalde toestand kan nemen, heet de actieruimte. Acties kunnen discreet zijn (bijv. naar links of rechts bewegen) of continu (bijv. de snelheid van een auto aanpassen).

Beloning

Een beloning is een scalare waarde die door de omgeving wordt gegeven als reactie op de actie van de agent. Het kwantificeert het directe voordeel (of de straf) van het nemen van die actie in de huidige toestand. Het doel van de agent is het maximaliseren van de cumulatieve beloningen in de tijd.

Beleid

Een beleid definieert het gedrag van de agent, en koppelt toestanden aan acties. Het kan deterministisch zijn, waarbij voor elke toestand een specifieke actie wordt gekozen, of stochastisch, waarbij acties op basis van waarschijnlijkheden worden geselecteerd. Het optimale beleid resulteert in de hoogste cumulatieve beloningen.

Waardefunctie

De waardefunctie schat de verwachte cumulatieve beloning van het zijn in een bepaalde toestand (of toestand-actie-paar) en het volgen van een bepaald beleid daarna. Het helpt de agent om het langetermijnvoordeel van acties te evalueren, niet alleen de onmiddellijke beloning.

Model van de Omgeving

Een model voorspelt hoe de omgeving zal reageren op de acties van de agent. Het omvat de overgangswaarschijnlijkheden tussen toestanden en de verwachte beloningen. Modellen worden gebruikt bij planningsstrategieën, maar zijn niet altijd noodzakelijk in reinforcement learning.

Hoe Reinforcement Learning Werkt

Reinforcement learning omvat het trainen van agenten via trial-and-error, waarbij optimale gedragingen worden geleerd om hun doelen te bereiken. Het proces kan als volgt worden samengevat:

1. Initialisatie: De agent start in een beginstaat binnen de omgeving.
2. Observatie: De agent observeert de huidige toestand.
3. Actieselectie: Op basis van zijn beleid kiest de agent een actie uit de actieruimte.
4. Reactie van de omgeving: De omgeving gaat over naar een nieuwe toestand en geeft een beloning op basis van de genomen actie.
5. Leren: De agent werkt zijn beleid en waardefuncties bij op basis van de ontvangen beloning en de nieuwe toestand.
6. Iteratie: Stap 2–5 worden herhaald totdat de agent een eindtoestand bereikt of het doel behaalt.

Markov Decision Processes (MDP)

De meeste reinforcement learning-problemen worden geformaliseerd met Markov Decision Processes (MDP). Een MDP biedt een wiskundig raamwerk voor het modelleren van besluitvorming waarbij uitkomsten deels willekeurig zijn en deels onder controle van de agent. Een MDP wordt gedefinieerd door:

• Een verzameling toestanden S
• Een verzameling acties A
• Een overgangsfunctie P, die de kans bepaalt van de overgang van de ene toestand naar een andere gegeven een actie
• Een beloningsfunctie R, die onmiddellijke beloningen geeft voor toestand-actie-paren
• Een discontovoet γ (gamma), die het belang van directe beloningen ten opzichte van toekomstige beloningen benadrukt

MDP’s veronderstellen de Markov-eigenschap, waarbij de toekomstige toestand alleen afhangt van de huidige toestand en actie, niet van de voorafgaande gebeurtenissen.

Afweging tussen Exploratie en Exploitatie

Een belangrijke uitdaging in reinforcement learning is het balanceren van exploratie (het uitproberen van nieuwe acties om hun effecten te ontdekken) en exploitatie (het gebruiken van bekende acties die hoge beloningen opleveren). Zich uitsluitend richten op exploitatie kan de agent verhinderen betere strategieën te vinden, terwijl overmatige exploratie het leerproces kan vertragen.

Agenten gebruiken vaak strategieën als ε-greedy, waarbij ze met een kleine kans ε willekeurige acties kiezen om te verkennen, en met kans 1 – ε de beste bekende acties.

Typen Reinforcement Learning-Algoritmes

Reinforcement learning-algoritmes kunnen grofweg worden onderverdeeld in model-based en model-free methoden.

Model-Based Reinforcement Learning

Bij model-based reinforcement learning bouwt de agent een intern model van de dynamica van de omgeving. Dit model voorspelt de volgende toestand en verwachte beloning voor elke actie. De agent gebruikt dit model om te plannen en acties te selecteren die de cumulatieve beloning maximaliseren.

Kenmerken:

• Planning: Agenten simuleren toekomstige toestanden met behulp van het model om beslissingen te nemen.
• Sample Efficiency: Vereist vaak minder interacties met de omgeving omdat het model wordt gebruikt voor leren.
• Complexiteit: Het bouwen van een nauwkeurig model kan uitdagend zijn, vooral in complexe omgevingen.

Voorbeeld:

Een robot die een doolhof verkent, bouwt een kaart (model) van de gangen, obstakels en beloningen (bijv. uitgangen, valstrikken), en gebruikt dit model vervolgens om het kortste pad naar de uitgang te plannen, waarbij obstakels worden vermeden.

Model-Free Reinforcement Learning

Model-free reinforcement learning bouwt geen expliciet model van de omgeving. In plaats daarvan leert de agent een beleid of waardefunctie rechtstreeks uit ervaringen van interacties met de omgeving.

Kenmerken:

• Trial and Error: Agenten leren optimale beleidslijnen door directe interactie.
• Flexibiliteit: Kan worden toegepast in omgevingen waar het bouwen van een model niet haalbaar is.
• Convergentie: Kan meer interacties vereisen om effectief te leren.

Veelvoorkomende Model-Free Algoritmes:

Q-Learning

Q-Learning is een off-policy, waardegebaseerd algoritme dat probeert de optimale actie-waardefunctie Q(s, a) te leren, die de verwachte cumulatieve beloning van het nemen van actie a in toestand s weergeeft.

Update-regel:

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

• α: Leerpercentage
• γ: Discontovoet
• r: Onmiddellijke beloning
• s’: Volgende toestand
• a’: Volgende actie

Voordelen:

• Eenvoudig te implementeren
• Effectief in veel scenario’s

Beperkingen:

• Moeite met grote toestand-actie-ruimten
• Vereist een tabel om Q-waarden op te slaan, wat onpraktisch wordt bij hoge dimensies

SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

SARSA is een on-policy algoritme dat lijkt op Q-Learning, maar de actie-waardefunctie bijwerkt op basis van de actie die daadwerkelijk door het huidige beleid is genomen.

Update-regel:

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

• a’: Actie genomen in de volgende toestand volgens het huidige beleid

Verschillen met Q-Learning:

• SARSA werkt bij op basis van de daadwerkelijk genomen actie (on-policy)
• Q-Learning werkt bij op basis van de maximaal haalbare beloning (off-policy)

Policy Gradient-methoden

Policy gradient-methoden optimaliseren het beleid direct door de parameters in de richting aan te passen die de verwachte beloningen maximaliseert.

Kenmerken:

• Kunnen omgaan met continue actieruimten
• Kunnen stochastische beleidslijnen representeren
• Gebruiken gradient ascent-methoden om beleidparameters bij te werken

Voorbeeld:

• REINFORCE-algoritme: Werkt beleidparameters bij met behulp van de gradiënt van de verwachte beloningen ten opzichte van de beleidparameters

Actor-Critic-methoden

Actor-critic-methoden combineren waardegebaseerde en beleidsgebaseerde benaderingen. Ze bestaan uit twee componenten:

• Actor: De beleidsfunctie die acties selecteert
• Critic: De waardefunctie die de door de actor genomen acties evalueert

Kenmerken:

• De critic schat de waardefunctie om de beleidupdates van de actor te sturen
• Efficiënt leren door het verminderen van variantie in de policy gradient-schattingen

Deep Reinforcement Learning

Deep reinforcement learning integreert deep learning met reinforcement learning, waardoor agenten hoge-dimensionale toestand- en actieruimten aankunnen.

Deep Q-Networks (DQN)

Deep Q-Networks gebruiken neurale netwerken om de Q-waardefunctie te benaderen.

Belangrijkste eigenschappen:

• Functiebenadering: Vervangt de Q-tabel door een neuraal netwerk
• Experience Replay: Slaat ervaringen op en bemonstert deze willekeurig om correlaties te doorbreken
• Stabiliseringstechnieken: Technieken zoals targetnetwerken worden gebruikt om de training te stabiliseren

Toepassingen:

• Succesvol gebruikt bij het spelen van Atari-games direct vanaf pixelinputs

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

DDPG is een algoritme dat DQN uitbreidt naar continue actieruimten.

Belangrijkste eigenschappen:

• Actor-Critic-architectuur: Gebruikt aparte netwerken voor de actor en de critic
• Deterministische beleidslijnen: Leert een deterministisch beleid voor actieselectie
• Gebruikt gradient descent: Optimaliseert beleidslijnen met policy gradients

Toepassingen:

• Controle taken in robotica waar acties continu zijn, zoals koppelingscontrole

Toepassingen en Use Cases van Reinforcement Learning

Reinforcement learning wordt toegepast in diverse domeinen, dankzij het vermogen om complexe gedragingen te leren in onzekere omgevingen.

Gaming

Toepassingen:

• AlphaGo en AlphaZero: Ontwikkeld door DeepMind, deze agenten beheersten de spellen Go, Schaak en Shogi door zelfspel en reinforcement learning
• Atari-games: DQN-agenten behalen menselijke prestaties door direct van visuele inputs te leren

Voordelen:

• Vermogen om strategieën te leren zonder voorkennis
• Kan omgaan met complexe, hoge-dimensionale omgevingen

Robotica

Toepassingen:

• Robotmanipulatie: Robots leren objecten te grijpen, manipuleren en complexe taken uit te voeren
• Navigatie: Autonome robots leren complexe terreinen te navigeren en obstakels te vermijden

Voordelen:

• Aanpasbaarheid aan dynamische omgevingen
• Vermindering van de noodzaak voor handmatige programmering van gedragingen

Autonome Voertuigen

Toepassingen:

• Padplanning: Voertuigen leren optimale routes te kiezen met inachtneming van verkeerssituaties
• Besluitvorming: Omgaan met interacties met andere voertuigen en voetgangers

Voordelen:

• Verhoogt de veiligheid door adaptieve besluitvorming
• Verbetert de efficiëntie bij wisselende rijomstandigheden

Natural Language Processing en Chatbots

Toepassingen:

• Dialoogsystemen: Chatbots die leren natuurlijker met gebruikers te communiceren en in de tijd verbeteren
• Taalvertaling: Verbeteren van vertaalkwaliteit door langetermijncoherentie te overwegen

Voordelen:

• Personalisatie van gebruikersinteracties
• Continue verbetering op basis van gebruikersfeedback

Financiën

Toepassingen:

• Handelsstrategieën: Agenten leren koop-/verkoopbeslissingen te nemen om rendement te maximaliseren
• Portefeuillebeheer: Balanceren van activa om risico-gecorrigeerde rendementen te optimaliseren

Voordelen:

• Aanpassing aan veranderende marktomstandigheden
• Vermindering van menselijke vooroordelen bij besluitvorming

Gezondheidszorg

Toepassingen:

• Behandelplanning: Gepersonaliseerde therapieaanbevelingen op basis van patiëntreacties
• Resource-allocatie: Optimalisatie van planning en gebruik van medische middelen

Voordelen:

• Betere patiëntresultaten door op maat gemaakte behandelingen
• Verhoogde efficiëntie in de zorgverlening

Aanbevelingssystemen

Toepassingen:

• Persoonlijke aanbevelingen: Leren van gebruikersvoorkeuren om producten, films of content te suggereren
• Adaptieve systemen: Aanpassen van aanbevelingen op basis van realtime gebruikersinteracties

Voordelen:

• Grotere gebruikersbetrokkenheid
• Betere gebruikerservaring door relevante suggesties

Uitdagingen bij Reinforcement Learning

Ondanks de successen kent reinforcement learning verschillende uitdagingen:

Sample Efficiency

• Probleem: RL-agenten hebben vaak een groot aantal interacties met de omgeving nodig om effectief te leren
• Impact: Hoge computationele kosten en onpraktisch in de echte wereld waar dataverzameling duur of tijdrovend is
• Aanpakken:
  • Model-Based-methoden: Gebruik van modellen om ervaringen te simuleren
  • Transfer Learning: Kennis van de ene taak toepassen op een andere
  • Hiërarchische RL: Taken opdelen in sub-taken om het leren te vereenvoudigen

Vertraagde Beloningen

• Probleem: Beloningen zijn mogelijk niet direct zichtbaar, waardoor het voor de agent lastig is acties aan uitkomsten te koppelen
• Impact: Uitdagingen bij credit assignment, waarbij de agent moet bepalen welke acties hebben bijgedragen aan toekomstige beloningen
• Aanpakken:
  • Eligibility Traces: Toekennen van krediet aan acties die in de tijd tot beloningen hebben geleid
  • Monte Carlo-methoden: Rekening houden met de totale beloning aan het einde van episodes

Verklaarbaarheid

• Probleem: RL-beleidslijnen, vooral die met deep neural networks, kunnen ondoorzichtig zijn
• Impact: Moeilijk om beslissingen van de agent te begrijpen en te vertrouwen, wat cruciaal is in risicovolle toepassingen
• Aanpakken:
  • Beleidsvisualisatie: Tools om beslissingsgrenzen en beleidslijnen te visualiseren
  • Explainable RL: Onderzoek naar methoden die inzicht geven in het redeneerproces van de agent

Veiligheid en Ethiek

• Probleem: Waarborgen dat agenten veilig en ethisch handelen, vooral in omgevingen met mensen
• Impact: Potentieel voor onbedoeld gedrag dat tot schadelijke gevolgen leidt
• Aanpakken:
  • Beloningsontwerp: Beloningsfuncties zorgvuldig vormgeven zodat ze overeenkomen met gewenst gedrag
  • Handhaven van beperkingen: Veiligheidsbeperkingen opnemen in het leerproces

Reinforcement Learning in AI-Automatisering en Chatbots

Reinforcement learning speelt een belangrijke rol in de vooruitgang van AI-automatisering en de verbetering van chatbotmogelijkheden.

AI-Automatisering

Toepassingen:

• Procesoptimalisatie: Automatiseren van complexe besluitvormingsprocessen in sectoren zoals productie en logistiek
• Energiebeheer: Aanpassen van controles in gebouwen of netwerken om energieverbruik te optimaliseren

Voordelen:

• Verhoogt efficiëntie door het leren van optimale controlebeleid
• Past zich aan veranderende omstandigheden aan zonder menselijke tussenkomst

Chatbots en Conversationele AI

Toepassingen:

• Dialoogbeheer: Leren van beleidslijnen die de volgende beste reactie bepalen op basis van de gespreksgeschiedenis
• Personalisatie: Aanpassen van interacties op basis van individueel gebruikersgedrag en voorkeuren
• Emotieherkenning: Aanpassen van reacties op basis van de emotionele toon van gebruikersinvoer

Voordelen:

• Zorgt voor natuurlijkere en boeiendere gebruikerservaringen
• Wordt steeds beter naarmate de agent leert van interacties

Voorbeeld:

Een klantenservice-chatbot gebruikt reinforcement learning om vragen af te handelen. Aanvankelijk geeft hij standaardantwoorden, maar na verloop van tijd leert hij welke reacties problemen effectief oplossen, past zijn communicatiestijl aan en biedt meer gerichte oplossingen.

Voorbeelden van Reinforcement Learning

AlphaGo en AlphaZero

• Ontwikkeld door: DeepMind
• Prestatie: AlphaGo versloeg de wereldkampioen Go, terwijl AlphaZero spellen als Go, Schaak en Shogi vanaf nul leerde beheersen
• Methode: Combineerde reinforcement learning met deep neural networks en zelfspel

OpenAI Five

• Ontwikkeld door: OpenAI
• Prestatie: Een team van vijf neurale netwerken dat Dota 2, een complex multiplayer online spel, speelde en professionele teams versloeg
• Methode: Gebruikte reinforcement learning om strategieën te leren door miljoenen keren tegen zichzelf te spelen

Robotica

• Robotarm-manipulatie: Robots leren taken uitvoeren zoals blokken stapelen, onderdelen assembleren of schilderen met behulp van reinforcement learning
• Autonome drones: Drones leren obstakels te vermijden en luchtmanoeuvres uit te voeren

Zelfrijdende auto’s

• Betrokken bedrijven: Tesla, Waymo en anderen
• Toepassingen: Leren van rijbeleid om om te gaan met diverse verkeerssituaties, interacties met voetgangers en verkeersregels
• Methode: Gebruik van reinforcement learning om besluitvormingsprocessen voor navigatie en veiligheid te verbeteren

Onderzoek naar Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) is een dynamisch onderzoeksgebied binnen kunstmatige intelligentie, gericht op hoe agenten optimale gedragingen kunnen leren door interacties met hun omgeving. Hier volgt een overzicht van recente wetenschappelijke artikelen die verschillende facetten van Reinforcement Learning verkennen:

1. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems door Changjian Li (Gepubliceerd: 2020-01-27) – Dit artikel bespreekt lifelong reinforcement learning, waarmee systemen gedurende hun levensduur continu kunnen leren via trial-and-error-interacties. De auteur stelt dat traditionele reinforcement learning-paradigma’s dit type leren niet volledig omvatten. Het artikel geeft inzichten in lifelong reinforcement learning en introduceert een prototypesysteem dat deze principes belichaamt. Lees meer
2. Counterexample-Guided Repair of Reinforcement Learning Systems Using Safety Critics door David Boetius en Stefan Leue (Gepubliceerd: 2024-05-24) – Deze studie behandelt de uitdaging om veiligheid te waarborgen in reinforcement learning-systemen. Het stelt een algoritme voor dat onveilige gedragingen in voorgetrainde agenten repareert met behulp van safety critics en beperkte optimalisatie