Deep Reinforcement Learning (DRL) сочетает в себе принципы Reinforcement Learning (RL) с мощью Deep Learning (DL). Оно позволяет программным агентам обучаться оптимальному поведению в сложных, часто высокоразмерных средах методом проб и ошибок. В отличие от традиционного RL, который может не справиться с огромными пространствами состояний (например, с данными о пикселях с камеры), DRL использует глубокие нейронные сети (NN) для аппроксимации функций, необходимых для обучения, таких как функция ценности (предсказание будущего вознаграждения) или политика (отображение состояний на действия). Это позволяет агентам DRL решать ранее неразрешимые проблемы, обучаясь непосредственно на сложных сенсорных входах, таких как изображения или показания датчиков.
Как работает глубокое обучение с подкреплением
По своей сути DRL предполагает взаимодействие агента с окружающей средой на протяжении дискретных временных шагов. Обычно этот процесс разворачивается следующим образом:
- Наблюдение: Агент наблюдает за текущим состоянием окружающей среды. В DRL это состояние может быть представлено высокоразмерными данными, такими как пиксели изображения, обработанные конволюционной нейронной сетью (CNN).
- Выбор действия: Основываясь на наблюдаемом состоянии, агент выбирает действие, используя свою политику, которая представлена глубокой нейронной сетью.
- Взаимодействие: Агент выполняет выбранное действие, что приводит к переходу окружения в новое состояние.
- Обратная связь (Reward): Окружающая среда предоставляет скалярный сигнал вознаграждения, указывающий на то, насколько хорошим или плохим было действие в предыдущем состоянии.
- Обучение: Агент использует сигнал вознаграждения и переход состояния для обновления своей нейронной сети (политики или функции ценности) с помощью таких алгоритмов, как обратное распространение и градиентный спуск. Цель - настроить веса сети так, чтобы максимизировать кумулятивное будущее вознаграждение с течением времени. Этот цикл обучения повторяется, позволяя агенту постепенно улучшать свою стратегию принятия решений.
Ключевые понятия в DRL
Понимание DRL предполагает знакомство с несколькими основными идеями из Reinforcement Learning, которые теперь масштабируются с помощью методов глубокого обучения:
- Агент: Алгоритм или модель, обучающаяся принимать решения.
- Окружающая среда: Мир или система, с которой взаимодействует агент (например, симуляция игры, окружение физического робота). Стандартизированные среды для исследований часто предоставляются наборами инструментов вроде Gymnasium (бывший OpenAI Gym).
- Состояние: Представление окружающей среды в определенный момент времени. DRL отлично справляется с состояниями, представленными большими объемами данных, например изображениями или массивами датчиков.
- Действие: Решение, принятое агентом, которое влияет на окружающую среду.
- Вознаграждение: Числовая обратная связь от окружающей среды, указывающая на непосредственную желательность действия, совершенного в том или ином состоянии.
- Политика: Стратегия агента, отображающая состояния на действия. В DRL это, как правило, глубокая нейронная сеть.
- Функция ценности: Оценивает ожидаемое долгосрочное кумулятивное вознаграждение от заданного состояния или пары "состояние-действие". Это также часто представлено глубокой нейронной сетью.
- Исследование против эксплуатации: Фундаментальный компромисс, при котором агент должен балансировать между попыткой попробовать новые действия, чтобы обнаружить лучшие стратегии (разведка), и тем, чтобы придерживаться известных хороших действий (эксплуатация).
DRL в сравнении с другими парадигмами машинного обучения
DRL существенно отличается от других первичных подходов к машинному обучению (ML):
- Супервизорное обучение: Обучается на наборе данных, содержащем помеченные примеры (пары вход-выход). В таких задачах, как классификация изображений или обнаружение объектов, используются такие модели, как Ultralytics YOLO относятся к этой категории. DRL, напротив, учится на сигналах вознаграждения без явных правильных ответов для каждого состояния.
- Неподконтрольное обучение: Изучает паттерны и структуры на основе немаркированных данных (например, кластеризация). DRL фокусируется на обучении целеустремленному поведению через взаимодействие и обратную связь.
- Обучение с подкреплением (RL): DRL - это особый тип RL, в котором используются глубокие нейронные сети. В традиционном RL часто используются более простые представления, такие как таблицы (Q-таблицы), которые невыполнимы для задач с очень большими или непрерывными пространствами состояний, где DRL блистает.
Применение в реальном мире
DRL способствовал прорывам в различных сложных областях:
- Робототехника: Обучение роботов сложным задачам, таким как манипулирование объектами, локомоция и сборка, часто происходит непосредственно на основе данных с камер или датчиков. Об этом рассказывается в таких ресурсах, как "Роль ИИ в робототехнике".
- Игра в игры: Достижение сверхчеловеческих показателей в сложных играх, таких как го(AlphaGo от DeepMind) и различные видеоигры(OpenAI Five для Dota 2).
- Автономные транспортные средства: Разработка сложных политик управления для навигации, планирования пути и принятия решений в динамических сценариях движения, о которых говорится в статье "ИИ в самоуправляемых автомобилях".
- Оптимизация ресурсов: Управление сложными системами вроде энергосетей(ИИ в возобновляемой энергетике), управления светофорами(ИИ в управлении дорожным движением) и оптимизации химических реакций.
- Системы рекомендаций: Оптимизация последовательностей рекомендаций для максимального долгосрочного вовлечения или удовлетворения пользователя.
- Здравоохранение: Выявление оптимальной политики лечения или дозировки лекарств на основе состояния пациента и результатов, способствующее развитию таких областей, как искусственный интеллект в здравоохранении.
Актуальность в экосистеме искусственного интеллекта
Глубокое обучение с подкреплением представляет собой значительную область исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), раздвигая границы машинной автономии и принятия решений. Хотя такие компании, как Ultralytics , в первую очередь фокусируются на современных моделях зрения, таких как Ultralytics YOLO , для таких задач, как обнаружение объектов и сегментация изображений с помощью контролируемого обучения, результаты работы таких систем восприятия часто являются важнейшими входными данными для агентов DRL. Например, робот может использовать модель Ultralytics YOLO , развернутую через Ultralytics HUB, для восприятия окружающей среды (представление состояния), прежде чем политика DRL примет решение о следующем действии. Понимание DRL обеспечивает контекст для того, как продвинутое восприятие вписывается в более широкие автономные системы и сложные проблемы управления, решаемые сообществом ИИ с помощью таких наборов инструментов, как Gymnasium, и таких фреймворков, как PyTorchPyTorch домашняя страницаPyTorch ) и TensorFlowTensorFlow домашняя страницаTensorFlow ). Исследовательские организации вроде DeepMind и академические организации вроде Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI) продолжают стимулировать прогресс в этой захватывающей области.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
