Forsterkende læring

Nøkkelbegreper og terminologi

Å forstå forsterkende læring innebærer flere grunnleggende begreper og termer:

Agent

En agent er beslutningstakeren eller læreren i forsterkende læring. Den oppfatter sitt miljø gjennom observasjoner, tar handlinger, og lærer av konsekvensene av disse handlingene for å oppnå sine mål. Agentens mål er å utvikle en strategi, kjent som en policy, som maksimerer samlet belønning over tid.

Miljø

Miljøet er alt utenfor agenten som agenten samhandler med. Det representerer verden agenten opererer i, og kan inkludere fysiske rom, virtuelle simuleringer eller ethvert miljø der agenten tar beslutninger. Miljøet gir agenten observasjoner og belønninger basert på handlingene som tas.

Tilstand

En tilstand er en representasjon av den nåværende situasjonen til agenten i miljøet. Den innkapsler all informasjon som trengs for å ta en beslutning på et gitt tidspunkt. Tilstander kan være fullt observerbare, hvor agenten har full kunnskap om miljøet, eller delvis observerbare, hvor noe informasjon er skjult.

Handling

En handling er et valg gjort av agenten som påvirker tilstanden til miljøet. Mengden av alle mulige handlinger en agent kan ta i en gitt tilstand kalles handlingsrommet. Handlinger kan være diskrete (f.eks. bevege seg til venstre eller høyre) eller kontinuerlige (f.eks. justere hastigheten på en bil).

Belønning

En belønning er en skalarverdi gitt av miljøet som respons på agentens handling. Den kvantifiserer den umiddelbare fordelen (eller straffen) ved å ta den handlingen i nåværende tilstand. Agentens mål er å maksimere den totale belønningen over tid.

Policy

En policy definerer agentens atferd, og kartlegger tilstander til handlinger. Den kan være deterministisk, hvor en spesifikk handling velges for hver tilstand, eller stokastisk, hvor handlinger velges basert på sannsynligheter. Den optimale policyen gir høyest samlet belønning.

Verdifunksjon

Verdifunksjonen estimerer forventet samlet belønning av å være i en bestemt tilstand (eller tilstands-handlingspar) og følge en viss policy deretter. Den hjelper agenten å vurdere den langsiktige fordelen av handlinger, ikke bare umiddelbare belønninger.

Modell av miljøet

En modell forutsier hvordan miljøet vil svare på agentens handlinger. Den inkluderer overgangssannsynligheter mellom tilstander og forventede belønninger. Modeller brukes i planleggingsstrategier, men er ikke alltid nødvendig i forsterkende læring.

Hvordan forsterkende læring fungerer

Forsterkende læring innebærer å trene agenter gjennom prøving og feiling, og lære optimale atferder for å oppnå sine mål. Prosessen kan oppsummeres i følgende trinn:

1. Initialisering: Agenten starter i en initial tilstand i miljøet.
2. Observasjon: Agenten observerer nåværende tilstand.
3. Handlingsvalg: Basert på sin policy velger agenten en handling fra handlingsrommet.
4. Miljørespons: Miljøet går over til en ny tilstand og gir en belønning basert på handlingen som ble tatt.
5. Læring: Agenten oppdaterer sin policy og verdifunksjoner basert på belønningen mottatt og den nye tilstanden.
6. Iterasjon: Steg 2–5 gjentas til agenten når en terminal tilstand eller oppnår målet.

Markov beslutningsprosesser (MDP)

De fleste problemstillinger innen forsterkende læring formaliseres ved hjelp av Markov beslutningsprosesser (MDP). En MDP gir et matematisk rammeverk for å modellere beslutningstaking hvor utfall delvis er tilfeldig og delvis under agentens kontroll. En MDP defineres av:

• Et sett av tilstander S
• Et sett av handlinger A
• En overgangsfunksjon P, som definerer sannsynligheten for å gå fra én tilstand til en annen gitt en handling
• En belønningsfunksjon R, som gir umiddelbare belønninger for tilstands-handlingspar
• En diskonteringsfaktor γ (gamma), som vektlegger viktigheten av umiddelbare belønninger fremfor fremtidige belønninger

MDP-er antar Markov-egenskapen, hvor fremtidig tilstand kun avhenger av nåværende tilstand og handling, ikke av forutgående hendelser.

Utforskning vs. utnyttelse

En kritisk utfordring i forsterkende læring er å balansere utforskning (å prøve nye handlinger for å oppdage deres effekt) og utnyttelse (å bruke kjente handlinger som gir høy belønning). Hvis man bare fokuserer på utnyttelse, kan agenten gå glipp av bedre strategier, mens overdreven utforskning kan forsinke læringen.

Agenter bruker ofte strategier som ε-greedy, hvor de velger tilfeldige handlinger med en liten sannsynlighet ε for å utforske, og de beste kjente handlingene med sannsynlighet 1 – ε.

Typer av algoritmer for forsterkende læring

Algoritmer for forsterkende læring kan grovt deles inn i modellbaserte og modellfrie metoder.

Modellbasert forsterkende læring

I modellbasert forsterkende læring bygger agenten en intern modell av miljøets dynamikk. Denne modellen forutsier neste tilstand og forventet belønning for hver handling. Agenten bruker modellen til å planlegge og velge handlinger som maksimerer samlet belønning.

Kjennetegn:

• Planlegging: Agenter simulerer fremtidige tilstander ved hjelp av modellen for å ta beslutninger.
• Sample efficiency: Krever ofte færre interaksjoner med miljøet, siden modellen brukes til læring.
• Kompleksitet: Å bygge en nøyaktig modell kan være utfordrende, spesielt i komplekse miljøer.

Eksempel:

En robot som navigerer i en labyrint utforsker labyrinten og bygger et kart (modell) over veier, hindringer og belønninger (f.eks. utganger, feller), og bruker deretter denne modellen til å planlegge korteste vei til utgangen og unngå hindringer.

Modellfri forsterkende læring

Modellfri forsterkende læring bygger ikke en eksplisitt modell av miljøet. I stedet lærer agenten en policy eller verdifunksjon direkte fra erfaringer gjennom interaksjon med miljøet.

Kjennetegn:

• Prøving og feiling: Agenter lærer optimale policies gjennom direkte interaksjon.
• Fleksibilitet: Kan brukes i miljøer der det er upraktisk å bygge en modell.
• Konvergens: Kan kreve flere interaksjoner for å lære effektivt.

Vanlige modellfrie algoritmer:

Q-Learning

Q-Learning er en off-policy, verdibasert algoritme som søker å lære den optimale handlingsverdifunksjonen Q(s, a), som representerer forventet samlet belønning ved å ta handling a i tilstand s.

Oppdateringsregel:

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

• α: Læringsrate
• γ: Diskonteringsfaktor
• r: Umiddelbar belønning
• s’: Neste tilstand
• a’: Neste handling

Fordeler:

• Enkel å implementere
• Effektiv i mange scenarioer

Begrensninger:

• Har utfordringer med store tilstands-handlingsrom
• Krever en tabell for å lagre Q-verdier, noe som blir upraktisk i høye dimensjoner

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

SARSA er en on-policy-algoritme lik Q-Learning, men oppdaterer handlingsverdifunksjonen basert på handlingen som faktisk ble tatt av gjeldende policy.

Oppdateringsregel:

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

• a’: Handling tatt i neste tilstand ifølge nåværende policy

Forskjeller fra Q-Learning:

• SARSA oppdaterer basert på faktisk handling (on-policy)
• Q-Learning oppdaterer basert på maksimal mulig belønning (off-policy)

Policy gradient-metoder

Policy gradient-metoder optimaliserer policyen direkte ved å justere dens parametere i retning som maksimerer forventet belønning.

Kjennetegn:

• Håndterer kontinuerlige handlingsrom
• Kan representere stokastiske policies
• Bruker gradient ascent-metoder for å oppdatere policy-parametere

Eksempel:

• REINFORCE-algoritmen: Oppdaterer policy-parametere ved å bruke gradienten av forventet belønning med hensyn til policy-parametrene

Actor-critic-metoder

Actor-critic-metoder kombinerer verdibaserte og policy-baserte tilnærminger. De består av to komponenter:

• Actor: Policy-funksjonen som velger handlinger
• Critic: Verdifunksjonen som evaluerer handlingene tatt av actor

Kjennetegn:

• Critic estimerer verdifunksjonen for å veilede actors policy-oppdateringer
• Effektiv læring ved å redusere varians i policy gradient-estimatene

Dyp forsterkende læring

Dyp forsterkende læring integrerer dyp læring med forsterkende læring, og gjør det mulig for agenter å håndtere tilstands- og handlingsrom med høy dimensjonalitet.

Deep Q-Networks (DQN)

Deep Q-Networks bruker nevrale nettverk for å tilnærme Q-verdifunksjonen.

Nøkkelfunksjoner:

• Funksjonstilnærming: Erstatter Q-tabellen med et nevralt nettverk
• Experience replay: Lagrer erfaringer og henter dem tilfeldig for å bryte korrelasjoner
• Stabiliseringsteknikker: Teknikker som målnettverk brukes for å stabilisere trening

Bruksområder:

• Lyktes med å spille Atari-spill direkte fra pikselinnputt

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

DDPG er en algoritme som utvider DQN til kontinuerlige handlingsrom.

Nøkkelfunksjoner:

• Actor-critic-arkitektur: Bruker separate nettverk for actor og critic
• Deterministiske policies: Lærer en deterministisk policy for handlingsvalg
• Bruker gradient descent: Optimaliserer policies ved hjelp av policy gradients

Bruksområder:

• Kontrolloppgaver i robotikk der handlingene er kontinuerlige, som dreiemomentkontroll

Bruksområder og applikasjoner for forsterkende læring

Forsterkende læring har blitt brukt på tvers av ulike domener, og utnytter evnen til å lære komplekse atferder i usikre miljøer.

Spill

Bruksområder:

• AlphaGo og AlphaZero: Utviklet av DeepMind, disse agentene mestret spillene Go, sjakk og shogi gjennom selvspill og forsterkende læring
• Atari-spill: DQN-agenter oppnår menneskelig nivå direkte fra visuelle innputt

Fordeler:

• Evne til å lære strategier uten forkunnskaper
• Håndterer komplekse, høy-dimensjonale miljøer

Robotikk

Bruksområder:

• Robotmanipulering: Roboter lærer å gripe, manipulere objekter og utføre intrikate oppgaver
• Navigasjon: Autonome roboter lærer å navigere i komplekse terreng og unngå hindringer

Fordeler:

• Tilpasningsevne til dynamiske miljøer
• Reduserer behovet for manuell programmering av atferd

Autonome kjøretøy

Bruksområder:

• Ruteplanlegging: Kjøretøy lærer å velge optimale ruter med tanke på trafikkforhold
• Beslutningstaking: Håndtering av interaksjoner med andre kjøretøy og fotgjengere

Fordeler:

• Øker sikkerheten gjennom adaptiv beslutningstaking
• Øker effektiviteten under varierende kjøreforhold

Naturlig språkprosessering og chatbots

Bruksområder:

• Dialogsystemer: Chatbots som lærer å samhandle mer naturlig med brukere, og forbedrer seg over tid
• Språkoversettelse: Forbedrer oversettelseskvalitet ved å ta hensyn til langsiktig sammenheng

Fordeler:

• Personalisering av brukerinteraksjoner
• Kontinuerlig forbedring basert på tilbakemeldinger

Finans

Bruksområder:

• Handelsstrategier: Agenter lærer å ta kjøps-/salgsbeslutninger for å maksimere avkastning
• Porteføljeforvaltning: Balansering av eiendeler for å optimalisere risikojustert avkastning

Fordeler:

• Tilpasning til endrede markedsforhold
• Reduksjon av menneskelige skjevheter i beslutningstaking

Helsevesen

Bruksområder:

• Behandlingsplanlegging: Personlige terapianbefalinger basert på pasientrespons
• Ressursallokering: Optimalisering av planlegging og bruk av medisinske ressurser

Fordeler:

• Forbedrede pasientresultater gjennom tilpasset behandling
• Økt effektivitet i helsetjenesteleveranser

Anbefalingssystemer

Bruksområder:

• Personlige anbefalinger: Lærer brukerpreferanser for å foreslå produkter, filmer eller innhold
• Adaptive systemer: Justerer anbefalinger basert på sanntids brukerinteraksjoner

Fordeler:

• Økt brukerengasjement
• Bedre brukeropplevelse gjennom relevante forslag

Utfordringer med forsterkende læring

Til tross for suksesser, står forsterkende læring overfor flere utfordringer:

Sample efficiency

• Utfordring: RL-agenter krever ofte et stort antall interaksjoner med miljøet for å lære effektivt
• Konsekvens: Høye beregningskostnader og upraktiskhet i virkelige miljøer hvor datainnsamling er dyrt eller tidkrevende
• Tiltak:
  • Modellbaserte metoder: Bruker modeller til å simulere erfaringer
  • Transfer learning: Overføring av kunnskap fra én oppgave til en annen
  • Hierarkisk RL: Deler opp oppgaver i underoppgaver for å forenkle læring

Forsinkede belønninger

• Utfordring: Belønninger kan komme sent, noe som gjør det vanskelig for agenten å forbinde handlinger med utfall
• Konsekvens: Utfordringer med kredittildeling, der agenten må fastslå hvilke handlinger som førte til fremtidige belønninger
• Tiltak:
  • Eligibility traces: Tildeler kreditt til handlinger som har ført til belønning over tid
  • Monte Carlo-metoder: Tar hensyn til total belønning på slutten av episoder

Tolkbarhet

• Utfordring: RL-policies, spesielt de som bruker dype nevrale nettverk, kan være ugjennomsiktige
• Konsekvens: Vanskelig å forstå og stole på agentens beslutninger, noe som er kritisk i risikofylte applikasjoner
• Tiltak:
  • Policy-visualisering: Verktøy for å visualisere beslutningsgrenser og policies
  • Forklarbar RL: Forskning på metoder som gir innsikt i agentens resonnering

Sikkerhet og etikk

• Utfordring: Sikre at agenter oppfører seg trygt og etisk, spesielt i miljøer som involverer mennesker
• Konsekvens: Potensiale for utilsiktet atferd som kan føre til skadelige utfall
• Tiltak:
  • Belønningsdesign: Nøye utforming av belønningsfunksjoner for å samsvare med ønsket atferd
  • Innføring av begrensninger: Inkorporere sikkerhetsbegrensninger i læringsprosessen

Forsterkende læring i AI-automatisering og chatbots

Forsterkende læring spiller en betydelig rolle i å fremme AI-automatisering og forbedre chatbot-funksjonalitet.

AI-automatisering

Bruksområder:

• Prosessoptimalisering: Automatisering av komplekse beslutningsprosesser i industrier som produksjon og logistikk
• Energistyring: Justering av kontroller i bygninger eller nett for å optimalisere energiforbruk

Fordeler:

• Øker effektivitet gjennom å lære optimale kontrollpolicies
• Tilpasser seg endrede forhold uten menneskelig inngripen

Chatbots og konversasjons-AI

Bruksområder:

• Dialogstyring: Lærer policies som bestemmer beste neste respons basert på samtalehistorikk
• Personalisering: Tilpasser interaksjoner basert på individuelle brukerpreferanser og atferd
• Emosjonsgjenkjenning: Justerer responser etter følelsestonene i brukerinnspill

Fordeler:

• Gir mer naturlige og engasjerende brukeropplevelser
• Forbedres over tid etter hvert som agenten lærer fra interaksjoner

Eksempel:

En kundeservice-chatbot bruker forsterkende læring for å håndtere henvendelser. I starten gir den kanskje standardresponser, men over tid lærer den hvilke svar som løser problemer effektivt, tilpasser kommunikasjonen og gir mer presise løsninger.

Eksempler på forsterkende læring

AlphaGo og AlphaZero

• Utviklet av: DeepMind
• Prestasjon: AlphaGo slo verdensmesteren i Go, mens AlphaZero lærte å mestre spill som Go, sjakk og shogi fra bunnen av
• Metode: Kombinerte forsterkende læring med dype nevrale nettverk og selvspill

OpenAI Five

• Utviklet av: OpenAI
• Prestasjon: Et team på fem nevrale nettverk som spilte Dota 2, et komplekst nettbasert flerspillerspill, og slo profesjonelle lag
• Metode: Brukte forsterkende læring til å lære strategier gjennom millioner av kamper mot seg selv

Robotikk

• Robotarm-manipulering: Roboter lærer å utføre oppgaver som å stable klosser, montere deler eller male gjennom forsterkende læring
• Autonome droner: Droner lærer å navigere hindringer og utføre luftmanøvre

Selvkjørende biler

• Involverte selskaper: Tesla, Waymo og andre
• Bruksområder: Lærer kjørepolicies for å håndtere ulike trafikksituasjoner, interaksjoner med fotgjengere og trafikkregler
• Metode: Bruk av forsterkende læring for å forbedre beslutningsprosesser for navigasjon og sikkerhet

Forskning på forsterkende læring

Forsterkende læring (RL) er et dynamisk forskningsfelt innen kunstig intelligens, som fokuserer på hvordan agenter kan lære optimale atferder gjennom interaksjon med sitt miljø. Her er et innblikk i nyere vitenskapelige artikler som utforsker ulike sider av forsterkende læring:

1. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems av Changjian Li (Publisert: 2020-01-27) – Denne artikkelen diskuterer livslang forsterkende læring, som gjør det mulig for systemer å lære kontinuerlig gjennom hele sin levetid gjennom prøving og feiling. Forfatteren hevder at tradisjonelle paradigmer for forsterkende læring ikke fullt ut fanger denne typen læring. Artikkelen gir innsikt i livslang forsterkende læring og introduserer et prototypesystem som legemliggjør disse prinsippene. Les mer
2. Counterexample-Guided Repair of Reinforcement Learning Systems Using Safety Critics av David Boetius og Stefan Leue (Publisert: 2024-05-24) – Denne studien tar for seg utfordringen med å sikre sikkerhet i systemer for forsterkende læring. Den foreslår en algoritme som reparerer usikre atferder i forhåndstrente agenter ved hjelp av safety critics og begrenset optimalisering