Марковский процесс принятия решений (МПП)

Основные компоненты MDP

MDP обычно определяется несколькими ключевыми компонентами:

• Состояния (S): Набор возможных ситуаций или конфигураций, в которых может находиться агент. Например, в задаче навигации робота состояние может представлять собой местоположение робота в сетке.
• Действия (A): Набор вариантов действий, доступных агенту в каждом состоянии. Конкретные доступные действия могут зависеть от текущего состояния. Для робота действиями могут быть "двигаться на север", "двигаться на юг", "двигаться на восток", "двигаться на запад".
• Вероятности перехода (P): Определяет вероятность перехода из одного состояния (s) в другое (s') после выполнения определенного действия (a). Это отражает неопределенность окружающей среды; действие не всегда может привести к желаемому результату. Например, у робота, пытающегося двигаться на север, может быть небольшой шанс поскользнуться и остаться на том же месте или немного отклониться от курса.
• Награда (R): числовое значение, получаемое агентом после перехода из состояния (s) в состояние (s') в результате действия (a). Вознаграждение сигнализирует о том, насколько хорош или плох конкретный переход или состояние. Обычно цель состоит в том, чтобы максимизировать общую накопленную награду с течением времени. Достижение целевого места может дать большую положительную награду, а столкновение с препятствием - отрицательную.
• Коэффициент дисконтирования (γ): Величина от 0 до 1, определяющая важность будущих вознаграждений по сравнению с немедленными. Более низкий коэффициент дисконтирования ставит во главу угла краткосрочную выгоду, в то время как более высокое значение делает акцент на долгосрочном успехе.

Важнейшим аспектом MDP является Свойство Марковакоторое гласит, что будущее состояние и награда зависят только от текущего состояния и действия, а не от последовательности состояний и действий, которые привели к текущему состоянию.

Как MDP работают в искусственном интеллекте и машинном обучении

В контексте машинного обучения (ML) MDP являются основой для большинства алгоритмов Reinforcement Learning. Цель MDP - найти оптимальную политику (π), которая представляет собой стратегию или правило, подсказывающее агенту, какое действие предпринять в каждом состоянии, чтобы максимизировать его ожидаемое кумулятивное дисконтированное вознаграждение.

Такие алгоритмы, как Q-learning, SARSA и градиентные методы политики, предназначены для решения MDP, часто не требуя явного знания вероятностей перехода или функций вознаграждения, вместо этого обучаясь им через взаимодействие с окружением. В этом цикле взаимодействия агент наблюдает за текущим состоянием, выбирает действие на основе своей политики, получает вознаграждение и переходит в новое состояние в соответствии с динамикой окружения. Этот процесс повторяется, позволяя агенту постепенно совершенствовать свою политику. Эта парадигма обучения существенно отличается от Supervised Learning (обучение на меченых данных) и Unsupervised Learning (поиск закономерностей в немеченых данных).

Применение в реальном мире

MDP и методы RL, используемые для их решения, имеют множество практических применений:

• Робототехника: Обучение роботов выполнению сложных задач, таких как навигация на незнакомой местности, манипулирование объектами или работа на сборочной линии. Робот учится наилучшей последовательности действий для достижения цели, имея дело с физическими неопределенностями. Узнай, как компьютерное зрение интегрируется с робототехникой.
• Автономные системы: Оптимизация поведения автономных автомобилей, например, принятие решения о том, когда менять полосу движения или как безопасно и эффективно проезжать перекрестки(ИИ в самоуправляемых автомобилях).
• Финансы: Разработка алгоритмических торговых стратегий, в которых агент обучается оптимальной политике покупки/продажи на основе состояния рынка, или оптимизация инвестиционных портфелей(блог AI in Finance).
• Управление ресурсами: Оптимизация решений в таких областях, как управление запасами, распределение энергии в умных сетях(блог AI in energy) или динамическое распределение каналов в беспроводных сетях.
• Игра в игры: Обучи ИИ-агентов играть в сложные настольные игры (например, го или шахматы) или видеоигры на сверхчеловеческом уровне, как, например, AlphaGo от DeepMind.

Взаимосвязь с другими концепциями

Полезно отличать MDP от родственных понятий:

• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL): RL - это область машинного обучения, занимающаяся тем, как агенты обучаются оптимальному поведению методом проб и ошибок. MDP представляют собой формальную математическую основу, определяющую проблему, которую пытаются решить алгоритмы RL. Deep Reinforcement Learning объединяет RL с Deep Learning (DL) для работы со сложными, высокоразмерными пространствами состояний.
• Скрытые марковские модели (HMM): HMM - это статистические модели, используемые, когда предполагается, что моделируемая система представляет собой марковский процесс с ненаблюдаемыми (скрытыми) состояниями. В отличие от MDP, HMM в основном сосредоточены на выводе скрытых состояний из наблюдений и обычно не предполагают действий или вознаграждений за принятие решений.
• Динамическое программирование: Такие техники, как Value Iteration и Policy Iteration, которые могут решать MDP, если известна модель (переходы и вознаграждения), основаны на принципах динамического программирования.

Разработка решений на основе MDP часто предполагает использование библиотек RL, построенных на таких фреймворках, как PyTorch или TensorFlow. Управление экспериментами и обучением моделей может включать платформы вроде Ultralytics HUB для оптимизации рабочих процессов ИИ-проектов. Эффективная оценка модели очень важна для определения эффективности выученной политики.