Świat Reinforcement Learning otwiera niezwykłe możliwości. Ta gałąź sztucznej inteligencji pozwala tworzyć systemy, które uczą się przez interakcję z otoczeniem i adaptują do dynamicznie zmieniających się warunków. Zanurz się razem z nami w tajniki RL i odkryj, jaki może mieć wpływ na różne branże.
Reinforcement Learning – co to jest?
Reinforcement Learning (RL) jest metodą uczenia maszynowego, która swoje korzenie posiada w psychologii. Proces i zasady, na jakich działa dobrze obrazuje nam warunkowanie Pawłowa, gdzie za wykonanie odpowiedniej akcji otrzymuje się nagrodę, a po pewnym czasie wyuczona jednostka „podświadomie” wykonuje daną czynność.
RL zyskał znacznie na popularności w ostatnich latach ze względu na swoje zastosowania w robotyce, grach oraz wielu innych dziedzinach. Unity, jeden z bardziej popularnych silników do gier wprowadził wręcz własną bibliotekę ułatwiającą stosowanie RL w swoich projektach i stale ją rozwija.
RL – definicja i podstawy
Z definicji: „Reinforcement Learning jest procesem iteratywnym, w którym algorytm próbuje zmaksymalizować wartość jakiejś zmiennej, bazując na otrzymywanych nagrodach za odpowiednie zachowanie”. W przełożeniu na bardziej przystępny język jest to proces, który pozwala obiektowi (agentowi) na naukę w interaktywnym otoczeniu metodą prób i błędów.
Znaczenie RL w uczeniu maszynowym i AI
W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego (Supervised Learning), gdzie informacją zwrotną podawaną agentowi jest wartość, którą powinien osiągnąć, w RL używa systemu kar i nagród za negatywne i pozytywne zachowanie. Z kolei od uczenia nienadzorowanego (Unsupervised Learning), którego celem jest znalezienie podobieństw i różnic pomiędzy kolejnymi zestawami danych, RL różni się celem, który osiągamy na końcu.
Celem RL jest znalezienie takiego modelu podejmowanych przez AI akcji, które w końcowym rozrachunku zwróci mu jak największą nagrodę.
Cały proces uczenia w RL możemy porównać do nas samych, którzy jako niemowlęta uczyliśmy się chodzić. Wywracając się i zdobywając kolejne doświadczenia, poprawialiśmy sposób, w jaki stawialiśmy swoje pierwsze kroki , aż w końcu w pewnym momencie udawało nam stanąć się na nogi i wykonywać czynność chodzenia w miarę naturalny sposób.
Zasady Reinforcement Learning
Zrozumienie kluczowych zasad Reinforcement Learning jest niezbędne, aby w pełni wykorzystać potencjał tej metody w praktycznych zastosowaniach. To właśnie te zasady odróżniają RL od innych podejść do uczenia maszynowego.
Systemy nagród i kar
W Reinforcement Learning agent uczy się poprzez otrzymywanie nagród za pożądane akcje i kar za te niepożądane. Ten system motywuje agenta do odkrywania strategii działania, które zwiększają sumę otrzymanych nagród w długim okresie.
Eksploracja kontra eksploatacja
Znalezienie równowagi między eksploracją a eksploatacją to jedno z głównych wyzwań w RL. Eksploracja polega na odkrywaniu nowych stanów i akcji, które mogą potencjalnie prowadzić do wyższych nagród w przyszłości. Z kolei eksploatacja to wykorzystywanie dotychczasowej wiedzy do podejmowania dobrych decyzji w danym momencie.
Agent musi umiejętnie balansować między tymi dwoma aspektami – z jednej strony zdobywać nowe doświadczenia i uczyć się, a z drugiej maksymalizować otrzymywane nagrody.
Kluczowe algorytmy w RL
Efektywne uczenie się agenta w Reinforcement Learning wymaga stosowania odpowiednich algorytmów. Do popularnych rozwiązań należą między innymi Q-Learning, SARSA, Deep Q-Networks (DQN) oraz Policy Gradient Methods. Dobór systemu zależy od specyfiki problemu i dostępnych zasobów obliczeniowych. Ciągły rozwój i udoskonalanie tych algorytmów to jedno z głównych wyzwań w dziedzinie Reinforcement Learning.
Zastosowania Reinforcement Learning
Chociaż wciąż jesteśmy na wczesnych etapach rozwoju RL, to możemy zobaczyć, że coraz więcej branż znajduje dla niego zastosowania w swoich dziedzinach. Firmy implementują Reinforcement Learning głównie w miejscach, w których występuje proces podejmowania decyzji.
RL ma zazwyczaj za zadanie całkowitą automatyzację tego procesu lub wspomożenie użytkownika czy pracownika w podjęciu decyzji poprzez podanie mu optymalnych dostępnych rozwiązań.
Oto kilka przykładów branż i zastosowań RL w otaczającym nas świecie:
Robotyka
Robotyka jest jedną z branż, w których zastosowanie RL jest najbardziej popularne i najprężniej się rozwija. Tutaj RL znacznie ułatwia „wyuczenie” robota zachowań, które są trudne do zamodelowania i zaprogramowania ze względu na swoją złożoność.
Żeby zobrazować, do czego tutaj zdolne jest RL możemy wziąć przykład, gdzie inżynierom udało się na podstawie wysyłanych obrazów w czasie rzeczywistym nauczyć robota podejmowania decyzji i wykonywania odpowiednich akcji. Zobacz sam.
Gry
Gry komputerowe to pierwsza branża, w której Reinforcement Learning znalazł swoje zastosowanie w praktyce, głównie ze względu na fakt, że bogactwo mechanik i czynności w grach komputerowych jest miarodajnym polem do testów różnych algorytmów uczenia maszynowego.
RL wykorzystuje się tutaj, aby osiągnąć jak najbardziej realistyczne i „ludzkie” zachowania przeciwników w grach. Od prostych gier takich jak np. Go (chińska gra planszowa), gdzie AlphaZero (AI) nie znając żadnych zasad, było w stanie osiągnąć mistrzowski poziom w zaledwie kilka dni, po bardziej skomplikowane takie jak Starcraft II (zaawansowana gra strategiczna w czasie rzeczywistym), gdzie AI o nazwie AlphaStar osiągnęło poziom graczy, którzy znajdują się najwyżej w rankingu.
Autonomiczne pojazdy
Większość urządzeń autonomicznych takich jak np. drony czy samochody opiera całą swoją budowę o algorytmy RL. Brytyjska firma Wayve, była w stanie z pomocą RL zaprojektować samochód, który już po 15-20 minutach był w stanie sam jechać po ulicy. Za każdym razem, gdy pojazd zjeżdżał z drogi, siedzący w środku kierowca poprawiał tor jazdy. Samochód był nagradzany za ilość czasu, w którym kierowca nie musiał interweniować w prowadzenie pojazdu.
Chatboty
Chatboty – RL używane jest także, w niektórych przypadkach, do usprawniania używanych chatbotów w serwisach i do wyuczenia ich bardziej „ludzkich” odpowiedzi. Głównym czynnikiem, dla którego korzysta się z RL jest fakt, że z każdą kolejną przeprowadzoną rozmową boty będą stawać się coraz lepsze.
Handel finansowy
Zdolność do adaptacji i uczenia się na podstawie zmieniających się warunków rynkowych sprawia, że algorytmy RL stają się coraz popularniejszym narzędziem w handlu finansowym. Mogą one optymalizować strategie inwestycyjne, zarządzać ryzykiem czy automatyzować procesy tradingowe.
Personalizacja
Personalizacja – czy to reklam, czy polecanych produktów, czy filmów. Algorytmy RL w większości zajmują się tego typu rzeczami, pozwalając klientom na osiągnięcie jak najlepszych doznań podczas korzystania z serwisów, a co za tym idzie na zwiększenie zysków przez firmę.
Przyszłość Reinforcement Learning
Reinforcement Learning to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która ma ogromny potencjał do kształtowania przyszłości sztucznej inteligencji i jej zastosowań w różnych sektorach. Postęp badań i rozwój nowych algorytmów będą stale poszerzać możliwości RL, otwierając drogę do powstawania jeszcze bardziej zaawansowanych i autonomicznych systemów.
Pojawiające się trendy
Wśród pojawiających się trendów w dziedzinie RL można wymienić:
Każde z tych podejść rozszerza możliwości RL, umożliwiając efektywne uczenie się w coraz bardziej złożonych środowiskach i problemach.
Co mówią bieżące badania?
Według raportu Allied Market Research w 2022 roku globalny rynek Reinforcement Learning był wyceniany na 2,8 mld dolarów. Przewiduje się, że do 2032 roku osiągnie on wartość 88,7 mld dolarów.
Naukowcy pracują nad ulepszeniem algorytmów uczenia ze wzmocnieniem w czterech głównych obszarach.
- Szybsze uczenie się – chcą, aby systemy RL uczyły się szybciej i efektywniej, zużywając mniej czasu i zasobów.
- Radzenie sobie z niepewnością – dążą do tego, by systemy RL lepiej radziły sobie w nieprzewidywalnych sytuacjach i z losowymi zdarzeniami.
- Zrozumiałe decyzje – pracują nad tym, by decyzje podejmowane przez systemy RL były bardziej przejrzyste i łatwiejsze do wytłumaczenia ludziom.
- Łączenie z innymi metodami – starają się połączyć uczenie ze wzmocnieniem z innymi technikami sztucznej inteligencji, aby stworzyć bardziej zaawansowane systemy.
Skorzystaj z możliwości RL
Pomimo tak wielu zastosowań dla Reinforcement Learning’u, wciąż jesteśmy daleko od osiągnięcia sztucznej inteligencji, która jest zdolna do uczenia się w takim samym tempie jak człowiek. Z drugiej strony, dziedzina ta cały czas jest rozwijana i pojawiają coraz to nowe innowacyjne rozwiązania, dzięki którym nasze codzienne życie w przyszłości może stać się znacznie prostsze.
Dzięki swojej zdolności do uczenia się strategii poprzez interakcję ze środowiskiem Reinforcement Learning ma szansę stać się ważną technologią, która będzie napędzać rozwój systemów w wielu branżach.
Od autonomicznych pojazdów, przez inteligentne roboty, po zaawansowane systemy handlu finansowego – RL będzie odgrywać coraz większą rolę w kształtowaniu naszej przyszłości. Chcesz stać się częścią tej rewolucji? Skontaktuj się z nami i skorzystaj z naszej pomocy!
Autor: Mateusz Gujda, Software Developer AVOCADO Soft / YOSI.PL
