Lärande genom Belöningar och Bestraffningar

Sustainability Circle's "Lilla AI Skola" om Reinforcement Learning

I denna upplaga dyker vi in i den fascinerande världen av Reinforcement Learning (RL) – en gren inom maskininlärning som inte bara driver framsteg inom robotik och autonoma system, utan även skapar innovationer inom många industrier.

Vad är Reinforcement Learning?

Tänk dig ett barn som lär sig att gå: varje gång barnet snubblar, lär det sig ett nytt sätt att stå och ta ett steg framåt. Reinforcement Learning (RL) fungerar på ett liknande sätt för datorer. Istället för att explicit programmera varje steg i förväg, lär sig en RL-agent optimala handlingar genom trial and error (att göra och snubbla), baserat på belöningar eller bestraffningar (Aj) från dess omgivning. Denna inlärningsmetod är särskilt användbar när man hanterar komplexa uppgifter där traditionella metoder kan ha svårt att leverera.

RL har varit avgörande för allt från självkörande bilar till AI som spelar spel som AlphaGo. Det är en dynamisk metod där agenten kontinuerligt finjusterar sin strategi baserat på feedback, vilket gör att den kan anpassa sig till nya scenarier och miljöer.

Skillnaden mellan Supervised, Unsupervised och Reinforcement Learning (RL)

I relation till de andra två grundbegreppen. Supervised Learning använder manuellt etiketterad data för att göra förutsägelser eller klassificeringar, medan Unsupervised Learning syftar till att upptäcka dolda mönster i oetiketterad data. Till skillnad från båda dessa metoder, använder RL inte fördefinierade etiketter eller dolda mönster. Istället lär sig RL genom trial-and-error och en belöningsfunktion.

Supervised och unsupervised learning antar att varje datapunkt är oberoende, men de lär sig för att maximera noggrannheten i sina förutsägelser. RL, däremot, lär sig att agera genom att interagera med miljön, där varje datapunkt är en sekvens av tillstånd-handling-belöning (state-action-reward).

Nyckelbegrepp i Reinforcement Learning:

1. Agent: Enheten som interagerar med miljön och fattar beslut.

2. Miljö / Environment: Det externa system eller den värld som agenten agerar i. Miljön ger feedback baserat på agentens handlingar. Det finns två huvudtyper av miljöer i RL:

Diskreta miljöer: Om rummet vore som ett klassiskt arkadspel med ett rutnät, skulle agenten bara kunna röra sig i fyra riktningar. Sådana miljöer har ett begränsat antal alternativ både för agentens handlingar och miljöns variationer.
Kontinuerliga miljöer: I en verklig värld är det nästan oändliga möjligheter att arrangera objekt och agera. Här är agenten fri att göra nästan vad som helst, vilket gör att dessa miljöer har oändliga möjligheter.

3. Handling / Action (A): De val som agenten kan göra i varje tillstånd.

4. Tillstånd / State (S): Den aktuella situationen eller konfigurationen av miljön.

5. Belöning / Reward (R): Den feedbacksignal som agenten får efter att ha tagit en handling. Agenten strävar efter att maximera denna belöning.

6. Policy (π): Strategin som agenten använder för att bestämma vilken handling den ska ta baserat på det aktuella tillståndet.

7. Värdefunktion: En funktion som uppskattar den förväntade kumulativa belöningen från ett givet tillstånd, vilket hjälper agenten att förutsäga långsiktig nytta av sina handlingar.

Hur fungerar Reinforcement Learning?

En RL-agent fungerar genom att ta beslut/göra handlingar baserade på sitt nuvarande tillstånd i en miljö och får därefter feedback som hjälper den att förbättra sitt beslutsfattande. Här är de grundläggande stegen:

Agenten väljer ett alternativ och gör en handling (A) i ett givet tillstånd (S) i miljön.
Miljön svarar med en belöning (R) och ett nytt tillstånd (S’).
Agenten använder denna feedback för att uppdatera sin policy (π), vilket gör att den gradvis förbättrar sitt beslutsfattande för att maximera framtida belöningar.

Detta är en dynamisk process där agenten kontinuerligt justerar sin strategi baserat på den feedback den får, vilket gör att den kan anpassa sig till nya scenarier och miljöer. RL kan vara antingen modell-fritt (där agenten inte har en explicit modell av miljön) eller modell-baserat (där agenten lär sig en modell av miljön för att planera sina handlingar mer effektivt).

Nyckeltekniker inom Reinforcement Learning

Flera tekniker gör RL robust och mångsidig:

Värde-baserade metoder: Metoder som Q-learning fokuserar på att uppskatta de förväntade belöningarna (eller "värdet") av olika handlingar i ett givet tillstånd.
Policy-baserade metoder: Här optimeras strategin (eller "policyn") direkt, exempelvis med tekniken REINFORCE, för att justera parametrarna så att agenten väljer handlingar som leder till högre kumulativa belöningar.
Actor-Critic-metoder: Dessa metoder kombinerar en komponent som föreslår handlingar (actor) och en som utvärderar dem (critic), vilket ofta leder till mer stabil inlärning och snabbare konvergens.

Reinforcement Learning-algoritmer

Reinforcement Learning-algoritmer kan delas in i två huvudsakliga kategorier: modell-baserade och modell-fria.

Modell-baserad Reinforcement Learning

I modell-baserad RL bygger agenten en intern modell av miljön, som representerar hur tillstånd förändras och hur belöningar uppstår. Denna modell gör det möjligt för agenten att planera och utvärdera handlingar innan de genomförs i den verkliga miljön. Fördelen är prov-effektivitet (sample efficiency), eftersom agenten kan behöva färre interaktioner för att lära sig optimala handlingar. Nackdelen är att det kan vara svårt att skapa en exakt modell, vilket kan leda till suboptimala resultat.

Modell-fri Reinforcement Learning

Modell-fri RL lär sig direkt från interaktioner med miljön utan att skapa en intern modell. Agenten lär sig värdet av olika tillstånd och handlingar genom trial-and-error. Denna metod är enklare att implementera i komplexa miljöer där det är svårt att bygga en exakt modell. Nackdelen är att den kan vara mindre prov-effektiv, eftersom agenten behöver fler interaktioner för att hitta optimala handlingar.

Exempel på modell-fria algoritmer inkluderar:

Q-Learning: Lär sig ett Q-värde för varje tillstånd-handlingspar, där Q-värdet representerar den förväntade belöningen för att ta en viss handling i ett givet tillstånd.
SARSA (State-Action-Reward-State-Action): Liksom Q-learning, men uppdaterar värdena baserat på den belöning som erhålls efter att ha tagit en handling och det nästa tillståndet.
Policy Gradient-metoder: Lär direkt den policyn (strategin) för att koppla tillstånd till handlingar, och uppdaterar den för att maximera belöningar. Exempel är REINFORCE och Proximal Policy Optimization (PPO).
Deep Q-Networks (DQN): Kombinerar Q-learning med djupa neurala nätverk för att hantera högdimensionella tillståndsrum, vilket är vanligt i komplexa miljöer som videospel.

Industriell påverkan och verkliga tillämpningar

Reinforcement Learning har redan stor betydelse i verkliga världen:

Robotik: Robotar som är utrustade med RL-algoritmer kan lära sig komplexa uppgifter som att plocka upp objekt, navigera i miljöer eller till och med dansa! Företag som Boston Dynamics pushar gränserna genom att låta robotarna lära sig genom erfarenhet, vilket minskar behovet av manuell programmering.
Autonoma Farkoster: Självkörande bilar använder RL för att anpassa sig till dynamiska vägförhållanden och för att förbättra säkerheten. Genom att kontinuerligt förbättra sina beslutsprocesser kan dessa bilar hantera den oförutsägbara naturen hos trafik.
Tillverkningsindustrin: RL används för att optimera produktionslinjer och för att förutsäga när underhåll behövs, vilket sparar både tid och kostnader.

Utmaningar i verkliga tillämpningar

1. Proveffektivitet (Sample Efficiency): RL kräver ofta många interaktioner med miljön, vilket kan vara opraktiskt eller farligt i vissa tillämpningar som hälso- och sjukvård eller robotik.

2. Utforskning vs. Exploatering (Exploration vs. Exploitation): Balansen mellan att utforska nya handlingar och att utnyttja de bästa kända är kritisk. För mycket utforskning kan leda till kostsamma misstag, medan otillräcklig utforskning kan hindra upptäckten av bättre strategier.

3. Belöningsdesign (Reward): Att skapa en lämplig belöningsfunktion som balanserar långsiktiga och kortsiktiga mål är en utmaning i många tillämpningar.

4. Säkerhet och Robusthet: I säkerhetskritiska miljöer som självkörande bilar eller medicinsk teknik måste RL-agenter vara pålitliga och robusta under osäkra förhållanden.

Vidare läsning:

· Wikipedia → [Länk]

· En guide från IBM → [Länk]

· Förstärkningsinlärning → [Länk]