Reinforcement learning, czyli uczenie przez wzmacnianie, to dziedzina uczenia maszynowego, w której agent (czyli system uczący się) podejmuje decyzje w dynamicznym środowisku, aby maksymalizować otrzymywaną nagrodę w dłuższej perspektywie. Proces ten przypomina uczenie się poprzez próby i błędy – podobnie jak zwierzę uczące się wykonywania komend, za które otrzymuje smakołyki.
Kluczowe elementy uczenia przez wzmacnianie
- Agent: Podmiot podejmujący decyzje (np. robot, program grający w grę).
- Środowisko: Otoczenie, w którym działa agent (np. plansza gry, tor jazdy dla autonomicznego pojazdu).
- Stan (State): Aktualny opis sytuacji w środowisku, w którym znajduje się agent.
- Akcja (Action): Decyzja lub ruch podjęty przez agenta.
- Nagroda (Reward): Informacja zwrotna, która ocenia, czy dana akcja była korzystna, czy nie.
Jak to działa?
Wyobraź sobie, że uczysz psa komendą „siad”. Za każdym razem, gdy pies wykona polecenie, otrzymuje smakołyk – wzmocnienie pozytywne, które zachęca go do powtarzania tego zachowania. W uczeniu przez wzmacnianie agent eksperymentuje z różnymi działaniami w celu poznania, które z nich prowadzą do największej skumulowanej nagrody.
Richard S. Sutton, jeden z pionierów w tej dziedzinie, powiedział:
„Uczenie ze wzmocnieniem to nauka co robić – jak mapować sytuacje na działania – aby zmaksymalizować numeryczny sygnał nagrody”
Richard S. Sutton, January 28, 1999 Reinforcement learning
Przykłady zastosowań
Gry komputerowe
W dziedzinie gier komputerowych uczenie przez wzmacnianie działa na zasadzie ciągłego samodoskonalenia poprzez rozgrywanie tysięcy, a nawet milionów partii. Przykładem jest system AlphaGo opracowany przez DeepMind. Początkowo algorytm ten trenowano na podstawie danych z historycznych rozgrywek, jednak kluczowym etapem stało się samodoskonalenie przez rozgrywanie partii przeciwko sobie. W trakcie tych gier agent otrzymuje nagrody – dodatnie za ruchy prowadzące do zwycięstwa i ujemne w przypadku porażki – co umożliwia mu stopniowe odkrywanie optymalnych strategii. Jak podkreśla David Silver, jeden z głównych badaczy DeepMind:
„AlphaGo uczył się optymalnych strategii, grając miliony partii przeciwko sobie, co pozwoliło mu osiągnąć poziom przewyższający najlepszych graczy ludzkich.”
Dzięki temu podejściu system nie tylko odtwarzał ludzkie strategie, ale dzięki intensywnej eksploracji przestrzeni ruchów odkrywał zupełnie nowe, innowacyjne podejścia do gry, które do tej pory były nieznane nawet ekspertom.
Robotyka
W robotyce uczenie przez wzmacnianie znajduje zastosowanie przede wszystkim w nawigacji i wykonywaniu zadań manipulacyjnych. Roboty eksperymentują z różnymi sekwencjami ruchów, a następnie otrzymują nagrody lub kary, w zależności od skuteczności danego działania w osiągnięciu celu – na przykład poprawnego przemieszczania się w nieznanym terenie czy precyzyjnego chwytania przedmiotów. Taka metoda umożliwia robotom adaptację do zmieniających się warunków środowiska. Dzięki próbom i błędom system iteracyjnie doskonali swoją politykę działania, co prowadzi do odkrywania coraz bardziej efektywnych strategii. Vladlen Koltun podkreśla, że:
„Uczenie przez wzmacnianie umożliwia robotom eksplorację szerokiej przestrzeni akcji, dzięki czemu są w stanie samodzielnie odkrywać nowe, skuteczne strategie realizacji zadań nawet w środowiskach o wysokiej złożoności.”
Takie podejście znalazło zastosowanie w autonomicznej nawigacji robotów oraz w zadaniach manipulacyjnych, gdzie robot uczy się na bieżąco, jakie sekwencje ruchów prowadzą do sukcesu.
Autonomiczne pojazdy
W systemach sterujących pojazdami uczenie przez wzmacnianie odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji na drodze. Autonomiczne pojazdy uczą się optymalnych strategii jazdy poprzez symulacje i rzeczywiste interakcje z otoczeniem, gdzie za prawidłowe manewry – takie jak bezpieczne zmiany pasa czy odpowiednia reakcja na nagłe zdarzenia – przyznawane są nagrody, a błędne decyzje skutkują karami. Dzięki temu systemy te potrafią dynamicznie dostosowywać swoje działania do aktualnych warunków ruchu, minimalizując ryzyko kolizji i optymalizując trasę. Henry X. Liu zauważa:
„Uczenie przez wzmacnianie umożliwia pojazdom ciągłe uczenie się na podstawie interakcji z otoczeniem, co jest kluczowe dla zapewnienia bezpiecznej i efektywnej autonomicznej jazdy.”
Podejście to jest często realizowane w symulacjach, które umożliwiają intensywne testowanie i optymalizację strategii jazdy, zanim system zostanie wdrożony na drogach.
