Обзор технологии и применение машинного обучения с подкреплением

Реинфорсмент-обучение открывает перед разработчиками широкий спектр возможностей для создания адаптивных систем, способных принимать решения в условиях неопределённости и изменяющейся среды.

В статье детально разберём основные концепции RL и изучим, как этот подход применяется для решения практических задач.

Основные понятия

Реинфорсмент-обучение (Reinforcement Learning, RL) — это одна из ключевых методик в сфере искусственного интеллекта, которая позволяет системам совершенствовать свои действия через взаимодействие с окружающей средой. 

Основной принцип этого подхода заключается в том, что агент изучает, как вести себя, методом проб и ошибок. 

В процессе он получает обратную связь: положительное вознаграждение за успешные решения и штрафы за ошибки. Эти сигналы помогают агенту постепенно улучшать свои стратегии и добиваться более эффективных результатов.

Например, при освоении езды на велосипеде человек может сначала терять равновесие и падать, но с опытом начинает лучше понимать, как держать баланс и управлять движением. Точно так же программа в RL исследует различные варианты действий, оценивает их последствия и со временем адаптирует своё поведение, чтобы достичь оптимального результата.

Этот процесс напоминает естественный способ получения знаний, присущий людям и животным: мы пробуем различные действия, оцениваем их последствия и адаптируем поведение для достижения лучших результатов.

В основе машинного обучения с подкреплением лежит идея, что обучаемая система учится на своём опыте, экспериментируя с разными стратегиями. Он получает обратную связь в виде вознаграждения или штрафа за свои действия и постепенно вырабатывает оптимальный способ поведения, который максимально увеличивает итоговую пользу.

Основные компоненты RL:

1. Агент. Это обучаемая программа или система, которая принимает решения и адаптирует своё поведение на основе полученной обратной связи.
2. Среда. Пространство, в котором действует система. Это может быть как физический мир (например, для роботов), так и виртуальная симуляция (например, игровая площадка или программная модель).
3. Действие. Это выбор, который влияет на состояние среды. Например, робот может выбрать направление движения, а игровой персонаж — выполнить определённый ход.
4. Состояние. Текущее положение дел в среде, которое воспринимается программой перед выполнением очередного действия. Состояние описывает ситуацию, в которой находится агент.
5. Вознаграждение. Обратная связь от среды за конкретное действие. Оно может быть положительным (например, награда за правильное решение), отрицательным (штраф за ошибку) или нейтральным.

Как работает RL?

Постепенно алгоритм учится предсказывать, какие действия приведут к наибольшей награде в будущем.

Важная особенность RL — системе приходится балансировать между исследованием новых возможностей (пробовать разные стратегии) и использованием уже известных успешных подходов, чтобы получить максимальную выгоду.

Обучение с подкреплением активно используется в самых разных областях — от разработки автономных систем (например, дронов или роботов) до создания искусственного интеллекта для игр и оптимизации бизнес-процессов.

Алгоритмы RL, реализованные на Python, применяются в робототехнике для обучения автономных роботов выполнять сложные задачи. С помощью Python специалисты разрабатывают RL-алгоритмы для автоматизации задач в здравоохранении, например, оптимизации дозировки лекарств.

Научитесь пользоваться нейросетями за 4 часа, чтобы ускорить работу с данными, текстом, изображениями, видео и презентациями — на нашем курсе Искусственный интеллект в малом бизнесе: теория и практика

Этот метод можно рассматривать как форму получения знаний без предварительных подсказок: алгоритм изначально не знает, какие действия приведут к успеху. Однако, взаимодействуя со средой и анализируя результаты своих поступков, он через последовательные эксперименты формирует эффективную модель поведения.

Благодаря своей гибкости и способности адаптироваться к различным условиям, обучение с подкреплением стало универсальным инструментом, который применяют разных сферах.

Путь обучения с подкреплением: от теоретических основ к реальным достижениям

Этот метод прошел долгий путь от теоретических основ до впечатляющих практических достижений, таких как управление роботами, победы в сложных играх и оптимизация реальных процессов:

• Идея получения знаний через пробу и ошибку возникла еще в начале XX века. Американский психолог Эдвард Торндайк ввел понятие «закона эффекта», согласно которому действия, приводящие к положительным результатам, имеют больше шансов повториться в будущем. Его эксперименты с животными, например, с кошками, обучающимися выходить из ящиков, продемонстрировали, как поведение формируется под влиянием вознаграждения.
• Позднее, в 1940-х годах, другой выдающийся психолог — Б. Ф. Скиннер — развил эти идеи, создав концепцию оперантного обусловливания. Он доказал, что поведение можно модифицировать с помощью системы наград и наказаний.
• В 1950-1960-х годах идеи поведенческой психологии начали находить отклик среди математиков и инженеров. Важным шагом стало развитие теории Марковских процессов.  На этом этапе обучение с подкреплением еще не было самостоятельной дисциплиной.
• С развитием вычислительной техники в 1980-х годах обучение с подкреплением начало обретать черты современного метода. Одним из ключевых событий стало появление алгоритма Q-learning, разработанного Кристофером Уоткинсом в 1989 году.
• Знаковый скачок в развитии произошел в 2010-х годах, когда обучение с подкреплением объединили с мощью глубоких нейронных сетей. Эта интеграция дала начало новому направлению — глубокому обучению с подкреплением (Deep Reinforcement Learning). Одним из ключевых игроков в этом прорыве стала компания DeepMind, которая в 2015 году представила революционный алгоритм Deep Q-Network (DQN). Этот алгоритм позволил компьютеру научиться играть в классические видеоигры Atari на уровне человека, используя только пиксели экрана как входные данные.

Базовые понятия

Главная особенность метода заключается в том, что система обучается принимать решения и находить наилучшие стратегии, взаимодействуя с окружающей средой. 

В основе метода лежат три элемента, которые формируют его фундаментальные принципы:

• Марковский процесс принятия решений (Markov Decision Process, MDP) представляет собой математическую модель, которая описывает основные составляющие задачи. 

Эта модель служит основой для построения взаимодействия между системой и окружающей средой, предоставляя четкую структуру для анализа и разработки стратегий. MDP можно рассматривать как своего рода «путеводитель», который помогает программе принимать решения в процессе обучения.

• Политика: подход к выбору действий. 

Это правило или стратегия о том, какое действие выполнять в каждом конкретном состоянии. Она определяет поведение на протяжении всего взаимодействия со средой. Политику можно представить в разных формах: от простой таблицы соответствий между состояниями и действиями до сложных математических моделей, в частности — нейронных сетей.

• Функция ценности. 

Это инструмент, который оценивает, какую суммарную награду можно получить в будущем, если придерживаться определённой стратегии поведения. По сути, функция ценности отвечает на вопрос: «Какую выгоду я могу ожидать, оставаясь в этом состоянии или выполняя это действие в долгосрочной перспективе?».

Как проходит обучение

Обучение с подкреплением представляет собой один из самых захватывающих методов машинного обучения с подкреплением, где система осваивает навыки взаимодействия с окружающей средой через процесс проб и ошибок.

В основе этого подхода лежит способность агента принимать решения, руководствуясь накопленным опытом и полученной обратной связью, что позволяет ему постепенно совершенствовать свои стратегии.

С ИИ все равно надо аккуратнее — тут написали про топ-5 ошибок при использовании ИИ в бизнесе

Процесс обучения в RL можно разделить на несколько этапов:

• Восприятие текущего состояния. 

Взаимодействие с окружающим миром начинается с анализа доступной информации о текущем состоянии системы, называемого состоянием (state). Это состояние описывает ключевые характеристики среды, которые система может использовать для принятия решений. На этом этапе агент «наблюдает» за средой, чтобы понять, в каком положении он находится.

• Принятие решения и выбор действия. 

После анализа состояния необходимо определить, какое действие (action) предпринять. Для этого он руководствуется своей политикой (policy) — стратегией, задающей правила выбора действий в зависимости от текущего состояния. 

На начальных стадиях система часто действует случайным образом, исследуя различные варианты поведения и изучая особенности среды. Этот процесс называется исследованием (exploration). 

Однако по мере накопления опыта программа начинает всё чаще применять свои знания для выбора наиболее выгодных действий — это называется эксплуатацией (exploitation). Баланс между исследованием и эксплуатацией играет ключевую роль в эффективности процесса.

• Реализация действия и получение отклика от среды. 

После того как агент определил, какое действие предпринять, он реализует его в среде. В ответ на это среда предоставляет агенту обратную связь в виде числового значения — награды (reward).

Награда отражает, насколько результативным оказалось выбранное действие, и служит показателем его успеха или неудачи.

• Анализ результатов и адаптация стратегии. 

Получив награду и информацию о новом состоянии среды, система пересматривает свои представления о взаимодействии с окружающей средой. Этот этап включает в себя оценку эффективности выполненного действия и внесение изменений в стратегию (или политику) для дальнейшего улучшения поведения.

Понятия Q-функции и Q-обучение

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — один из важных подходов в сфере машинного обучения. Его основная идея заключается в том, что осваиваются навыки взаимодействия с окружающей средой, постепенно улучшая решения на основе накопленного опыта. 

Ключевую роль в этом процессе играет концепция Q-функции (или функции ценности действия), которая лежит в основе алгоритма (Q-learning).

Q-функция представляет собой механизм, который позволяет оценить полезность выполнения конкретного действия в определённой ситуации. Она помогает предсказать, какую ожидаемую награду он сможет получить, если выберет конкретное действие в текущем состоянии и в дальнейшем будет придерживаться оптимальной стратегии. 

Таким образом, Q-функция становится инструментом для построения долгосрочного плана действий.

Узнайте также:

Q-обучение — один из наиболее широко используемых алгоритмов в обучении с подкреплением. Его основная задача — помочь сформировать оптимальную стратегию поведения, обновляя значения Q-функции на основе опыта, полученного в процессе взаимодействия со средой.

Процесс Q-обучения основан на поэтапном пересмотре значений Q-функции. Каждый раз, когда программа совершает действие и получает обратную связь от среды (в виде награды и перехода в новое состояние), он корректирует свои представления о ценности этого действия. 

Этот итеративный подход позволяет со временем всё точнее определять, какие решения будут наиболее выгодными в долгосрочной перспективе.

Разновидности алгоритмов обучения с подкреплением

Ценность как основа

Такие методы сосредотачиваются на определении долгосрочной выгоды от нахождения в конкретном состоянии или выполнения определённого действия. Их цель — научить принимать такие решения, которые в перспективе приведут к максимальному накоплению наград. 

Для этого формируются и обновляются представления о полезности каждого состояния или комбинации «состояние-действие».

Например, представьте робота, который учится ходить:

• Если робот не упал и продвинулся вперед, ценность текущей позы увеличивается.
• Если же он потерял равновесие и упал, ценность этого состояния уменьшается.
  Эти оценки хранятся в специальной таблице или функции, которая обновляется по мере накопления опыта.

Таким образом, агент постепенно учится избегать ошибок и выбирать оптимальные действия.

Политика в основе (Policy-based)

В отличие от методов, которые фокусируются на оценке ценности, подходы, основанные на политике, направлены на непосредственное обучение стратегии поведения агента. 

Политика представляет собой правило или функцию, определяющую, какое действие следует предпринять в каждом конкретном состоянии. 

Например, если робот учится ходить:

• Он может попробовать переместить ногу вперед или назад.
• Если движение вперед часто приводит к падению, вероятность выбора этого действия снижается.
• Если же это действие помогает сохранить равновесие и двигаться вперед, его вероятность увеличивается.

Таким образом, агент постепенно корректирует свою стратегию, чтобы достичь максимальной эффективности.

Достоинства методики

Этот метод имеет множество уникальных преимуществ, которые делают его особенно привлекательным для решения сложных задач:

• Отсутствие необходимости в привлечении экспертов для разметки данных или оценки правильности решений.
• Применяются относительно простые нейронные сети.
• Полностью отсутствует этап разметки данных.
• Многие реальные задачи связаны с ситуациями, когда последствия действий становятся очевидными только спустя время. Обучение с подкреплением отлично справляется с такими задачами благодаря способности учитывать отложенное вознаграждение.
• Высокие способности к адаптации.

Где может применяться

Область применения RL чрезвычайно широка и охватывает следующие области:

1. Игровая индустрия.
2. Робототехника.
3. Управление ресурсами. 
4. Системы автономного транспорта.

Фото на обложке: Freepik