Hvad er AI: Reinforcement Learning

Det­te er niende del i se­ri­en “Hvad er AI?”. For­må­let med se­ri­en er, at kom­me med en ud­dyb­ning af nog­le af de cen­tra­le be­gre­ber in­den­for kun­stig in­tel­li­gens og den er alt­så ikke tænkt til dig, der al­le­re­de ved alt om AI. Du kan læse ottende del her.

TL;DR: Fire hovedpointer

• Forstærkningslæring (RL) er en gren af maskinlæring, hvor en agent lærer at træffe beslutninger ved at interagere med et miljø og modtage belønninger eller straffe for sine handlinger, og formålet er at maksimere de samlede belønninger over tid.
• RL adskiller sig fra andre læringsmetoder ved at bruge en feedback-mekanisme, hvor agenten gradvist lærer gennem forsøg og fejl, og hvor udfordringen er at balancere mellem udforskning af nye handlinger og udnyttelse af eksisterende viden.
• Fordele ved RL inkluderer dets tilpasningsevne til dynamiske miljøer og evnen til at håndtere komplekse problemer i store søgerum, som i spil-AI og robotik, hvor det kan finde innovative strategier.
• Ulemperne ved RL er de store datakrav, lange indlæringstider og udfordringer med korrekt belønningsdesign, hvilket kan føre til ineffektiv læring eller uønskede strategier, især i fysiske eller simulerede miljøer.

Forstærkningslæring (Reinforcement Learning, RL) er en gren af maskinlæring, hvor en agent lærer at træffe beslutninger ved at interagere med et miljø og modtage feedback i form af belønninger eller straffe. Formålet med forstærkningslæring er at lære en optimal strategi, der maksimerer de samlede belønninger over tid. RL adskiller sig fra overvåget og ikke-overvåget læring, da der ikke er nogen foruddefinerede korrekte svar; i stedet lærer agenten gennem forsøg og fejl.

Hvordan fungerer forstærkningslæring?

Forstærkningslæring kan forstås gennem tre hovedkomponenter:

1. Agent: Det system, der tager handlinger. Agenten kunne være en AI, der styrer en robot, spiller et spil eller navigerer i et miljø.

2. Miljø: Det sted, hvor agenten handler. Miljøet kan være virtuelt (f.eks. et computerspil) eller fysisk (f.eks. en robot i en lagerbygning).

3. Belønning: Feedback fra miljøet, som agenten modtager, baseret på dens handlinger. Positive belønninger tilskynder agenten til at gentage handlinger, mens negative belønninger (straffe) fraråder handlinger.

Agenten udfører handlinger i miljøet, og baseret på resultaterne modtager den en belønning, der informerer den om, hvorvidt handlingen var god eller dårlig. Over tid lærer agenten, hvilke handlinger der fører til de bedste langsigtede resultater. Denne feedback-mekanisme er det centrale element i forstærkningslæring.

Markov-beslutningsprocesser (MDP)

Forstærkningslæring kan beskrives som en Markov-beslutningsproces (MDP), hvor:

• Tilstand (State, S): En repræsentation af miljøets nuværende tilstand. Dette kunne være positionen af en robot eller brættet i et spil som skak.
• Handling (Action, A): En handling, agenten kan tage. Hver handling ændrer miljøets tilstand.
• Belønningsfunktion (Reward Function, R): En funktion, der angiver, hvor god en tilstand er, og giver feedback til agenten.
• Politik (Policy, π): Den strategi eller handlingsplan, agenten lærer over tid for at maksimere belønningen.

Udforsknings-/udnyttelses-dilemmaet

En central udfordring i forstærkningslæring er balancen mellem udforskning og udnyttelse:

• Udforskning: Agenten prøver nye handlinger for at opdage nye tilstande og potentielt højere belønninger.
• Udnyttelse: Agenten bruger de handlinger, den allerede har lært, for at opnå den maksimale belønning.

At finde den rette balance er afgørende for at opnå succes i forstærkningslæring. Hvis agenten udelukkende udnytter sin nuværende viden, kan den gå glip af bedre strategier. Omvendt, hvis agenten konstant udforsker nye handlinger, kan det føre til ineffektiv læring, fordi den ikke drager nytte af sine tidligere erfaringer.

Algoritmer i forstærkningslæring

Der er flere populære algoritmer til forstærkningslæring:

Q-Learning

En af de mest anvendte algoritmer i RL. Q-Learning fungerer ved at tildele hver tilstands-handlingspar en Q-værdi, der repræsenterer den forventede fremtidige belønning. Agenten opdaterer Q-værdierne over tid baseret på den modtagne feedback.

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

En anden algoritme, der ligner Q-learning, men forskellen er, at SARSA opdaterer politikken baseret på den aktuelle handlingssekvens frem for den optimale.

Policy Gradient Methods

Disse metoder fokuserer på at direkte optimere politikken, snarere end at lære en Q-funktion. De er nyttige i komplekse miljøer, hvor handlingerne ikke kan beskrives diskret, som i styringen af robotter eller spil som Go.

Dyb Forstærkningslæring (Deep RL)

Ved hjælp af dybe neurale netværk kan RL anvendes i komplekse miljøer, hvor de tilgængelige tilstande og handlinger er for komplekse til at blive håndteret af traditionelle tabeller som Q-learning. Den mest kendte anvendelse af Deep RL er Google DeepMinds AlphaGo, som slog verdens bedste Go-spiller.

Anvendelser af forstærkningslæring

Forstærkningslæring har vist sig at være meget succesfuld i spil, hvor AI-agenten lærer at mestre komplekse strategiske spil som skak, Go, og endda videospil som Atari. DeepMinds AlphaGo er et af de mest berømte eksempler.

Selvstyrende biler og droner bruger forstærkningslæring til at lære at navigere gennem komplekse miljøer ved at analysere data i realtid og justere deres handlinger baseret på belønninger (f.eks. undgå ulykker).

Forstærkningslæring bruges i robotteknologi til at lære robotter at udføre opgaver som at samle objekter, gå eller navigere uden at støde ind i forhindringer.

I finansielle systemer bruges RL til at optimere porteføljer eller handle algoritmisk, hvor agenten lærer at maksimere afkastet gennem køb og salg baseret på markedsdata.

Anbefalingssystemer kan anvende RL til at lære, hvilke produkter eller indhold der skal foreslås til brugerne for at maksimere engagement eller salg.

Fordele ved forstærkningslæring

En af de største fordele ved forstærkningslæring (RL) er dets tilpasningsevne. I modsætning til traditionelle maskinlæringsmetoder, der ofte kræver en omfattende mængde foruddefineret træningsdata, lærer RL-modeller ved at interagere med deres miljø og tilpasse deres strategi baseret på feedback. Dette gør dem særligt velegnede til dynamiske eller ukendte miljøer, hvor det ikke er muligt at forudse alle potentielle scenarier. For eksempel i autonome biler kan forstærkningslæring hjælpe køretøjet med at lære af trafikforhold, vejr og uventede hændelser, som ikke nødvendigvis er med i det oprindelige træningssæt.

En anden væsentlig fordel er RL’s evne til at løse komplekse problemer i store søgerum. Forstærkningslæring fungerer effektivt i situationer, hvor antallet af mulige handlinger og tilstande er enormt, såsom i strategispil eller robotik. I disse miljøer kan RL finde optimale strategier ved at afprøve forskellige handlinger og lære gennem forsøgsbaseret feedback. Dette har gjort RL uundværlig i spil-AI som AlphaGo, der mestrer komplekse spil ved at finde innovative strategier, som ikke er indlysende for mennesker.

Yderligere gør RL det muligt for agenter at handle autonomt uden menneskelig overvågning. Dette er især nyttigt i miljøer, hvor det ville være upraktisk eller umuligt for mennesker at give konstant feedback eller overvåge læringsprocessen. Ved at give agenten mulighed for at lære selvstændigt gennem interaktioner, kan RL håndtere udfordringer i realtidsmiljøer såsom robotter, der skal tilpasse sig og reagere på fysiske omgivelser.

Ulemper ved forstærkningslæring

På trods af dets fordele har forstærkningslæring også en række ulemper. En af de største udfordringer er de store datakrav, som RL typisk kræver for at opnå effektiv læring. I mange tilfælde skal agenten udføre tusindvis eller endda millioner af forsøg i sit miljø for at lære en optimal politik. Dette betyder, at RL-modeller ofte har brug for en stor mængde interaktion med deres omgivelser, hvilket kan være ekstremt tidskrævende. I visse scenarier, såsom simulationer af komplekse spil, kan dette være overkommeligt, men i den fysiske verden, som robotik eller selvkørende biler, kan det blive en alvorlig begrænsning. Forestil dig en robot, der skal lære at navigere gennem et miljø ved at lave fejl – hvis det involverer at støde ind i objekter eller mennesker, kan det være både farligt og uacceptabelt i praksis.

En anden ulempe er den lange indlæringstid, som er forbundet med at opnå optimal præstation. Selv i simulerede miljøer kan det tage RL-modeller lang tid at lære den optimale strategi, især når miljøet er komplekst, og feedbacken er forsinket eller sjælden. I disse tilfælde kan RL-modeller have svært ved at lære, hvordan tidligere handlinger fører til senere belønninger, hvilket forsinker læringen markant. Dette gør RL-metoder mindre effektive i applikationer, hvor hurtig respons og handling er afgørende.

En tredje udfordring ved RL er belønningsdesignet. Forstærkningslæring er afhængig af, at agenten modtager korrekt feedback fra miljøet i form af belønninger. Hvis belønningsstrukturen ikke er designet korrekt, kan agenten ende med at lære uønskede eller suboptimale strategier. Et klassisk problem i RL er, at agenten kan finde måder at “hacke” belønningssystemet på, hvor den får høje belønninger for handlinger, der teknisk set opfylder belønningskriterierne, men som ikke opnår det ønskede mål. For eksempel kunne en robot, der er designet til at transportere genstande, finde en løsning, der minimerer dens indsats, men som ikke effektivt flytter genstandene.

Endelig er der spørgsmålet om generaliseringsproblemer. RL-modeller, der trænes i et specifikt miljø, kan have svært ved at overføre deres læring til nye eller ændrede miljøer. For eksempel, hvis en agent er trænet i et virtuelt simuleret miljø, kan den kæmpe med at anvende den samme politik i den virkelige verden, hvor miljøet er mere komplekst eller uforudsigeligt. Dette er et stort problem for systemer som autonome køretøjer eller robotter, der skal kunne operere i mange forskellige miljøer og situationer.