Политика – это стратегия, определяющая выбор действий агента в каждом состоянии. Политика может быть детерминированной, когда одно и то же состояние всегда приводит к одному и тому же действию, или стохастической, когда действия выбираются с определенной вероятностью. Политика является центральным компонентом процесса обучения, так как именно она определяет поведение агента в любой ситуации. Оптимальная политика максимизирует ожидаемую суммарную награду агента в долгосрочной перспективе.

Взаимодействие этих компонентов формирует основу процесса усиленного обучения. Агент, используя политику, выбирает действия на основе текущих состояний, получает награды и обновляет свою политику, стремясь улучшить свою стратегию действий для максимизации наград. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не научится действовать оптимально в заданной среде.

Усиленное обучение берет свои корни из теории управления и поведенческой психологии. В 1950-х годах Ричард Беллман разработал метод динамического программирования и ввел концепцию Беллмановского уравнения, которое стало фундаментом для многих методов RL. Беллмановское уравнение описывает оптимальное поведение агента, позволяя определить наилучшие действия для максимизации наград. Эти идеи были важными шагами вперед, но их практическое применение оставалось ограниченным из-за недостаточных вычислительных мощностей и сложности задач.

В 1980-х годах были предложены первые алгоритмы, такие как метод Монте-Карло и Q-Learning, которые позволили применять усиленное обучение в более широком спектре задач. Метод Монте-Карло основывается на статистическом моделировании и используется для оценки функций ценности на основе случайных проб. Q-Learning, предложенный Уоткинсом в 1989 году, стал важным прорывом, поскольку позволял агентам обучаться без необходимости полного знания модели среды. Эти алгоритмы сделали RL более доступным и эффективным, что привело к первым успешным применениям в области робототехники и управления, где агенты могли учиться сложным задачам автономно.

С начала 2000-х годов, с развитием вычислительных мощностей и появлением глубокого обучения, RL стало активно применяться в сложных задачах, требующих обработки больших объемов данных. Глубокие нейронные сети начали использоваться для представления сложных функций ценности и политик, что позволило решать задачи, которые ранее считались невозможными. Одним из значительных успехов этого периода стала система AlphaGo от DeepMind, которая смогла победить чемпиона мира по игре Го, используя комбинацию глубокого обучения и методов RL. Этот успех продемонстрировал потенциал RL в решении задач, требующих стратегического мышления и планирования на несколько шагов вперед.

Платформы, такие как OpenAI Gym, сделали усиленное обучение доступным для широкого круга исследователей и разработчиков, способствуя дальнейшему росту интереса к этой области. OpenAI Gym предоставляет стандартные интерфейсы и наборы задач, что позволяет исследователям быстро тестировать и сравнивать различные алгоритмы RL. Это ускорило процесс исследований и разработки, способствуя появлению новых методов и улучшению существующих. В результате, RL стал неотъемлемой частью современных исследований в области искусственного интеллекта, находя применение в таких областях, как автономные транспортные средства, управление ресурсами, здравоохранение и многие другие.

Усиленное обучение отличается от других типов машинного обучения, таких как супервизированное (контролируемое) и неуправляемое (неконтролируемое) обучение, по нескольким ключевым аспектам:

1. Взаимодействие с окружающей средой

Одним из ключевых аспектов усиленного обучения (Reinforcement Learning, RL) является постоянное взаимодействие агента с динамической средой. В отличие от супервизированного и неуправляемого обучения, где модели обучаются на статических наборах данных, агент в RL активно исследует среду, принимая действия и получая обратную связь в виде наград или наказаний. Это взаимодействие позволяет агенту адаптировать свои стратегии на основе опыта, делая обучение более гибким и приспособленным к изменениям в среде.

Адаптация через обратную связь

В процессе обучения агент совершает действия, которые изменяют состояние среды, и получает за это награды. Награды служат основным источником информации о том, насколько успешно агент выполняет свои задачи. Если действие приводит к положительному результату, агент получает награду и запоминает, что это действие полезно. Если результат отрицательный, агент получает наказание и учится избегать таких действий в будущем. Этот механизм проб и ошибок позволяет агенту постепенно улучшать свою политику, делая её более оптимальной.

Исследование и использование

Важной задачей агента в процессе взаимодействия с окружающей средой является балансировка между исследованием (exploration) и использованием (exploitation). Исследование подразумевает пробование новых действий, чтобы собрать больше информации о возможностях среды. Использование, напротив, предполагает выполнение тех действий, которые уже известны как успешные, для максимизации награды. Эффективное обучение требует умения правильно балансировать эти два подхода: слишком много исследования может привести к потере времени на неэффективные действия, а чрезмерное использование – к упущению потенциально более выгодных стратегий.