Reinforcement Learning

Kľúčové pojmy a terminológia

Pochopenie reinforcement learningu zahŕňa niekoľko základných pojmov a termínov:

Agent

Agent je ten, kto sa rozhoduje alebo učí v rámci reinforcement learningu. Vníma svoje prostredie prostredníctvom pozorovaní, vykonáva akcie a učí sa z následkov týchto akcií, aby dosiahol svoje ciele. Cieľom agenta je vyvinúť stratégiu, známu ako politika, ktorá maximalizuje kumulatívne odmeny v priebehu času.

Prostredie

Prostredie je všetko mimo agenta, s čím agent interaguje. Predstavuje svet, v ktorom agent pôsobí, a môže zahŕňať fyzické priestory, virtuálne simulácie alebo akékoľvek prostredie, kde agent robí rozhodnutia. Prostredie poskytuje agentovi pozorovania a odmeny na základe vykonaných akcií.

Stav

Stav je reprezentácia aktuálnej situácie agenta v prostredí. Zahŕňa všetky informácie potrebné na prijatie rozhodnutia v danom okamihu. Stavy môžu byť plne pozorovateľné, keď má agent úplné informácie o prostredí, alebo čiastočne pozorovateľné, keď sú niektoré informácie skryté.

Akcia

Akcia je voľba, ktorú agent vykoná a ovplyvňuje stav prostredia. Množina všetkých možných akcií, ktoré môže agent v danom stave vykonať, sa nazýva akčný priestor. Akcie môžu byť diskrétne (napr. pohyb doľava alebo doprava) alebo spojité (napr. regulácia rýchlosti auta).

Odmena

Odmena je skalárna hodnota, ktorú poskytuje prostredie v reakcii na akciu agenta. Kvantifikuje okamžitý prínos (alebo trest) za vykonanie danej akcie v aktuálnom stave. Cieľom agenta je maximalizovať kumulatívne odmeny v priebehu času.

Politika

Politika určuje správanie agenta, mapuje stavy na akcie. Môže byť deterministická, kde je pre každý stav vybraná konkrétna akcia, alebo stochastická, kde sú akcie vyberané na základe pravdepodobnosti. Optimálna politika vedie k najvyšším kumulatívnym odmenám.

Hodnotová funkcia

Hodnotová funkcia odhaduje očakávanú kumulatívnu odmenu za nachádzanie sa v určitom stave (alebo v dvojici stav-akcia) a následné dodržiavanie určitej politiky. Pomáha agentovi hodnotiť dlhodobý prínos akcií, nielen okamžité odmeny.

Model prostredia

Model predpovedá, ako prostredie zareaguje na akcie agenta. Zahŕňa pravdepodobnosti prechodov medzi stavmi a očakávané odmeny. Modely sa využívajú pri plánovaní stratégií, ale nie sú vždy v reinforcement learningu nevyhnutné.

Ako funguje Reinforcement Learning

Reinforcement learning zahŕňa trénovanie agentov metódou pokus-omyl, pričom sa učia optimálne správanie na dosiahnutie svojich cieľov. Proces možno zhrnúť do nasledujúcich krokov:

1. Inicializácia: Agent začína v počiatočnom stave v prostredí.
2. Pozorovanie: Agent pozoruje aktuálny stav.
3. Výber akcie: Na základe svojej politiky agent vyberá akciu z akčného priestoru.
4. Odozva prostredia: Prostredie prejde do nového stavu a poskytne odmenu na základe vykonanej akcie.
5. Učenie: Agent aktualizuje svoju politiku a hodnotové funkcie na základe prijatej odmeny a nového stavu.
6. Iterácia: Kroky 2–5 sa opakujú, kým agent nedosiahne terminálny stav alebo cieľ.

Markovovské rozhodovacie procesy (MDP)

Väčšina úloh reinforcement learningu je formalizovaná pomocou Markovovských rozhodovacích procesov (MDP). MDP poskytuje matematický rámec na modelovanie rozhodovania, kde sú výsledky čiastočne náhodné a čiastočne pod kontrolou agenta. MDP je definované:

• Množinou stavov S
• Množinou akcií A
• Prechodovou funkciou P, ktorá definuje pravdepodobnosť prechodu zo stavu do stavu pri danej akcii
• Funkciou odmeny R, ktorá poskytuje okamžité odmeny za dvojice stav-akcia
• Diskontným faktorom γ (gama), ktorý zdôrazňuje význam okamžitých odmien oproti budúcim

MDP predpokladá Markovovu vlastnosť, kde budúci stav závisí iba od aktuálneho stavu a akcie, nie od predchádzajúcej sekvencie udalostí.

Rovnováha medzi skúmaním a využívaním (exploration vs. exploitation)

Kritickou výzvou v reinforcement learningu je vyváženie skúmania (vyskúšanie nových akcií na objavenie ich účinkov) a využívania (používanie známych akcií, ktoré prinášajú vysoké odmeny). Zameranie sa iba na využívanie môže zabrániť agentovi objaviť lepšie stratégie, zatiaľ čo nadmerné skúmanie môže oneskoriť učenie.

Agenti často používajú stratégie ako ε-greedy, kde s malou pravdepodobnosťou ε vyberajú náhodné akcie (skúmanie) a s pravdepodobnosťou 1 – ε najlepšie známe akcie (využívanie).

Typy algoritmov reinforcement learningu

Algoritmy reinforcement learningu možno široko rozdeliť na metódy založené na modeli a bez modelu.

Modelové reinforcement learning

Pri modelovom reinforcement learningu si agent vytvára interný model dynamiky prostredia. Tento model predpovedá nasledujúci stav a očakávanú odmenu pre každú akciu. Agent používa model na plánovanie a výber akcií, ktoré maximalizujú kumulatívne odmeny.

Charakteristiky:

• Plánovanie: Agenti simulujú budúce stavy pomocou modelu na prijímanie rozhodnutí.
• Efektivita vzoriek: Často vyžaduje menej interakcií s prostredím, keďže využíva model na učenie.
• Zložitosť: Vytvorenie presného modelu môže byť náročné, najmä v zložitých prostrediach.

Príklad:

Robot, ktorý sa pohybuje v bludisku, preskúma bludisko a vytvorí si mapu (model) ciest, prekážok a odmien (napr. východ, pasce) a následne tento model použije na naplánovanie najkratšej cesty k východu, pričom sa vyhne prekážkam.

Reinforcement learning bez modelu

Reinforcement learning bez modelu nevytvára explicitný model prostredia. Namiesto toho sa agent učí politiku alebo hodnotovú funkciu priamo z vlastných skúseností pri interakcii s prostredím.

Charakteristiky:

• Pokus-omyl: Agenti sa učia optimálne politiky priamou interakciou.
• Flexibilita: Dá sa aplikovať na prostredia, kde je vytvorenie modelu nepraktické.
• Konvergencia: Môže vyžadovať viac interakcií na efektívne učenie.

Bežné algoritmy bez modelu:

Q-Learning

Q-Learning je off-policy, hodnotovo založený algoritmus, ktorý sa snaží naučiť optimálnu akčno-hodnotovú funkciu Q(s, a), reprezentujúcu očakávanú kumulatívnu odmenu za vykonanie akcie a v stave s.

Aktualizačné pravidlo:

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

• α: rýchlosť učenia
• γ: diskontný faktor
• r: okamžitá odmena
• s’: nasledujúci stav
• a’: nasledujúca akcia

Výhody:

• Jednoduchá implementácia
• Efektívny v mnohých scenároch

Obmedzenia:

• Problémy s veľkými priestormi stav-akcia
• Vyžaduje tabuľku na uchovávanie Q-hodnôt, čo je v prípade vysokých rozmerov neuskutočniteľné

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

SARSA je on-policy algoritmus podobný Q-Learningu, ale aktualizuje akčno-hodnotovú funkciu na základe akcie prijatej podľa aktuálnej politiky.

Aktualizačné pravidlo:

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

• a’: akcia vykonaná v nasledujúcom stave podľa aktuálnej politiky

Rozdiely oproti Q-Learningu:

• SARSA aktualizuje na základe skutočne vykonanej akcie (on-policy)
• Q-Learning aktualizuje na základe maximálnej možnej odmeny (off-policy)

Metódy Policy Gradient

Metódy policy gradient optimalizujú politiku priamo úpravou jej parametrov v smere, ktorý maximalizuje očakávané odmeny.

Charakteristiky:

• Riešia spojité akčné priestory
• Umožňujú stochastické politiky
• Na aktualizáciu parametrov politiky využívajú metódy gradientného vzostupu

Príklad:

• REINFORCE algoritmus: Aktualizuje parametre politiky pomocou gradientu očakávaných odmien vzhľadom na parametre politiky

Actor-Critic metódy

Actor-critic metódy kombinujú hodnotovo založené a politicky založené prístupy. Pozostávajú z dvoch komponentov:

• Actor: Funkcia politiky, ktorá vyberá akcie
• Critic: Hodnotová funkcia, ktorá hodnotí akcie vykonané actorom

Charakteristiky:

• Critic odhaduje hodnotovú funkciu na usmernenie aktualizácií politiky actora
• Efektívne učenie znižovaním rozptylu v odhadoch gradientov politiky

Deep reinforcement learning

Deep reinforcement learning spája hlboké učenie s reinforcement learningom, čo umožňuje agentom zvládať vysokodimenzionálne stavy a akčné priestory.

Deep Q-Networks (DQN)

Deep Q-Networks využívajú neurónové siete na aproximáciu Q-hodnotovej funkcie.

Kľúčové vlastnosti:

• Aproximácia funkcie: Q-tabuľku nahrádza neurónová sieť
• Replay buffer: Uchováva skúsenosti a náhodne ich sampluje, aby prerušil korelácie
• Stabilizačné techniky: Techniky ako cieľové siete (target networks) stabilizujú trénovanie

Aplikácie:

• Úspešne používané pri hraní Atari hier priamo zo vstupov v podobe pixelov

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

DDPG je algoritmus, ktorý rozširuje DQN na spojité akčné priestory.

Kľúčové vlastnosti:

• Actor-critic architektúra: Používa oddelené siete pre actora a critica
• Deterministické politiky: Učí sa deterministickú politiku pre výber akcií
• Využíva gradientný zostup: Optimalizuje politiky pomocou policy gradients

Aplikácie:

• Úlohy riadenia v robotike, kde sú akcie spojité, napr. riadenie krútiaceho momentu

Príklady použitia a aplikácie reinforcement learningu

Reinforcement learning sa využíva v rôznych oblastiach vďaka schopnosti učiť sa komplexné správanie v neistých prostrediach.

Hranie hier

Aplikácie:

• AlphaGo a AlphaZero: Vyvinuté spoločnosťou DeepMind, tieto agenti zvládli hry Go, šach a shogi pomocou samoučenia a reinforcement learningu
• Atari hry: DQN agenti dosahujú ľudský výkon učením sa priamo z vizuálnych vstupov

Výhody:

• Schopnosť učiť sa stratégie bez predchádzajúcich znalostí
• Rieši komplexné, vysokodimenzionálne prostredia

Robotika

Aplikácie:

• Manipulácia s objektmi: Roboti sa učia uchopiť, manipulovať a vykonávať zložité úlohy
• Navigácia: Autonómni roboti sa učia pohybovať v zložitých terénoch a vyhýbať sa prekážkam

Výhody:

• Prispôsobivosť dynamickým prostrediam
• Znižuje potrebu manuálneho programovania správania

Autonómne vozidlá

Aplikácie:

• Plánovanie trasy: Vozidlá sa učia voliť optimálne trasy s ohľadom na dopravné podmienky
• Rozhodovanie: Riešenie interakcií s inými vozidlami a chodcami

Výhody:

• Zvyšuje bezpečnosť adaptívnym rozhodovaním
• Zlepšuje efektivitu v rôznych jazdných podmienkach

Spracovanie prirodzeného jazyka a chatboty

Aplikácie:

• Dialógové systémy: Chatboty, ktoré sa učia prirodzenejšie komunikovať s používateľmi a časom sa zlepšujú
• Preklad jazyka: Zlepšenie kvality prekladu zohľadňovaním dlhodobej koherencie

Výhody:

• Personalizácia interakcií s používateľom
• Neustále zlepšovanie na základe spätnej väzby používateľov

Financie

Aplikácie:

• Obchodné stratégie: Agenti sa učia robiť rozhodnutia o nákupe/predaji s cieľom maximalizovať zisky
• Správa portfólia: Vyvažovanie aktív na optimalizáciu výnosov vzhľadom na riziko

Výhody:

• Adaptácia na meniace sa trhové podmienky
• Zníženie ľudských predsudkov pri rozhodovaní

Zdravotníctvo

Aplikácie:

• Plánovanie liečby: Personalizované odporúčania terapie na základe reakcií pacienta
• Alokácia zdrojov: Optimalizácia plánovania a využitia zdravotníckych zdrojov

Výhody:

• Zlepšenie výsledkov pacientov vďaka prispôsobenej liečbe
• Zvýšenie efektivity poskytovania zdravotnej starostlivosti

Odporúčacie systémy

Aplikácie:

• Personalizované odporúčania: Učenie preferencií používateľov na navrhovanie produktov, filmov alebo obsahu
• Adaptívne systémy: Prispôsobovanie odporúčaní na základe aktuálnych interakcií používateľa

Výhody:

• Zvýšenie zapojenia používateľov
• Lepší používateľský zážitok vďaka relevantným návrhom

Výzvy reinforcement learningu

Napriek úspechom reinforcement learning čelí viacerým výzvam:

Efektivita vzoriek

• Problém: RL agenti často potrebujú obrovské množstvo interakcií s prostredím na efektívne učenie
• Dopad: Vysoké výpočtové náklady a nepraktickosť v reálnych prostrediach, kde je zber dát drahý alebo časovo náročný
• Riešenia:
  • Modelové metódy: Použitie modelov na simuláciu skúseností
  • Transfer learning: Prenos vedomostí z jednej úlohy na druhú
  • Hierarchické RL: Rozdelenie úloh na podúlohy pre zjednodušenie učenia

Oneskorené odmeny

• Problém: Odmeny nemusia byť okamžite zrejmé, čo sťažuje agentovi priradiť akcie k výsledkom
• Dopad: Výzvy pri prideľovaní zásluh, kde musí agent zistiť, ktoré akcie prispeli k budúcim odmenám
• Riešenia:
  • Eligibility traces: Prideľovanie zásluh akciám, ktoré viedli k odmenám v priebehu času
  • Monte Carlo metódy: Zohľadnenie celkovej odmeny na konci epizód

Interpretovateľnosť

• Problém: RL politiky, najmä tie s hlbokými neurónovými sieťami, môžu byť neprehľadné
• Dopad: Ťažkosti s pochopením a dôverou v rozhodnutia agenta, čo je kľúčové pri rizikových aplikáciách
• Riešenia:
  • Vizualizácia politík: Nástroje na vizualizáciu rozhodovacích hraníc a politík
  • Vysvetliteľný RL: Výskum metód, ktoré poskytujú pohľad do rozhodovania agenta

Bezpečnosť a etika

• Problém: Zabezpečiť, aby sa agenti správali bezpečne a eticky, najmä v prostrediach s ľuďmi
• Dopad: Riziko nežiaduceho správania vedúceho k škodlivým dôsledkom
• Riešenia:
  • Reward shaping: Starostlivý návrh funkcií odmien v súlade s požadovaným správaním
  • Uplatňovanie obmedzení: Zahrnutie bezpečnostných obmedzení do procesu učenia

Reinforcement learning v AI automatizácii a chatbotoch

Reinforcement learning hrá významnú úlohu v rozvoji AI automatizácie a rozširovaní schopností chatbotov.

AI automatizácia

Aplikácie:

• Optimalizácia procesov: Automatizácia zložitých rozhodovacích procesov v priemysle, výrobe či logistike
• Energetický manažment: Riadenie spotreby energie v budovách alebo sieťach s cieľom optimalizovať spotrebu

Výhody:

• Zvyšuje efektivitu učením optimálnych riadiacich politík
• Prispôsobuje sa meniacim sa podmienkam bez zásahu človeka

Chatboty a konverzačná AI

Aplikácie:

• Riadenie dialógu: Učenie politík, ktoré určujú najvhodnejšiu odpoveď na základe histórie konverzácie
• Personalizácia: Prispôsobovanie interakcií na základe individuálneho správania a preferencií používateľa
• Rozpoznávanie emócií: Prispôsobovanie odpovedí podľa emocionálneho tónu zisteného v používateľských vstupoch

Výhody:

• Poskytuje prirodzenejší a pútavejší zážitok používateľom
• Zlepšuje sa v priebehu času učením sa z interakcií

Príklad:

Chatbot zákazníckej podpory využíva reinforcement learning na spracovanie dopytov. Spočiatku poskytuje štandardné odpovede, no časom sa naučí, ktoré odpovede riešia problémy najefektívnejšie, prispôsobuje svoj komunikačný štýl a ponúka presnejšie riešenia.

Príklady reinforcement learningu

AlphaGo a AlphaZero

• Vyvinuté spoločnosťou: DeepMind
• Úspech: AlphaGo porazil svetového šampióna v hre Go, zatiaľ čo AlphaZero zvládol hry Go, šach a shogi od nuly
• Metóda: Kombinácia reinforcement learningu s hlbokými neurónovými sieťami a samoučením

OpenAI Five

• Vyvinuté spoločnosťou: OpenAI
• Úspech: Tím piatich neurónových sietí hrajúcich Dota 2, zložitú online hru, a porazil profesionálne tímy
• Metóda: Použitie reinforcement learningu na naučenie stratégií prostredníctvom miliónov hier proti sebe samým

Robotika

• Manipulácia robotickým ramenom: Roboty sa učia vykonávať úlohy ako skladanie kociek, montáž dielov alebo maľovanie pomocou reinforcement learningu
• Autonómne drony: Drony sa učia prekonávať prekážky a vykonávať manévre vo vzduchu

Autonómne autá

• Zainteresované spoločnosti: Tesla, Waymo a ďalší
• Aplikácie: Učenie jazdných politík na zvládanie rôznych situácií na cestách, interakcií s chodcami a dopravných pravidiel
• Metóda: Použitie reinforcement learningu na zlepšenie rozhodovacích procesov pre navigáciu a bezpečnosť

Výskum v oblasti Reinforcement Learningu

Reinforcement Learning (RL) je dynamická oblasť výskumu umelej inteligencie, zameraná na to, ako sa agenti môžu naučiť optimálne správanie prostredníctvom interakcií s prostredím. Tu je pohľad na najnovšie vedecké práce skúmajúce rôzne aspekty reinforcement learningu:

1. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems od Changjian Li (Publikované: 2020-01-27) – Tento článok sa zaoberá celoživotným reinforcement learningom, ktorý umožňuje systémom učiť sa nepretržite počas ich životnosti prostredníctvom pokus-omyl. Autor tvrdí, že tradičné paradigmy reinforcement learningu tento typ učenia úplne nezachytávajú. Práca poskytuje pohľady na celoživotné učenie a predstavuje prototyp systému, ktorý tieto princípy zahŕňa. Čítať viac
2. Counterexample-Guided Repair of Reinforcement Learning Systems Using Safety Critics od David Boetius a Stefan Leue (Publikované: 2024-05-24) – Táto štúdia sa zaoberá výzvou zabezpečenia bezpečnosti v reinforcement learning systémoch. Navrhuje algoritmus, ktorý opravuje nebezpečné správanie v už natrénovaných agentoch pomocou safety critics a optimalizácie s obmedzeniami