Навчання зі зворотним підкріпленням (IRL) — це підполе машинного навчання та штучного інтелекту, яке зосереджується на розумінні основних винагород або цілей агента шляхом спостереження за його поведінкою в певному середовищі. У традиційному навчанні з підкріпленням агент вчиться максимізувати винагороду на основі попередньо визначеної функції винагороди. Навпаки, IRL прагне вивести функцію винагороди з спостережуваної поведінки, надаючи цінний інструмент для розуміння процесів прийняття рішень людиною або експертом.
Історія виникнення Inverse reinforcement learning та перші згадки про нього
Концепція зворотного навчання з підкріпленням була вперше представлена Ендрю Нґом і Стюартом Расселом у їхній статті під назвою «Алгоритми для зворотного навчання з підкріпленням» у 2000 році. Ця новаторська стаття заклала основу для вивчення IRL та його застосування в різних областях. Відтоді дослідники та практики досягли значних успіхів у розумінні та вдосконаленні алгоритмів IRL, що зробило його важливою технікою в сучасних дослідженнях штучного інтелекту.
Детальна інформація про зворотне навчання з підкріпленням. Розширення теми Інверсне навчання з підкріпленням.
Навчання зі зворотним підкріпленням спрямоване на вирішення фундаментального питання: «Які винагороди або цілі оптимізують агенти, коли приймають рішення в конкретному середовищі?» Це питання життєво важливе, оскільки розуміння основних винагород може допомогти покращити процеси прийняття рішень, створити більш надійні системи штучного інтелекту та навіть точно змоделювати людську поведінку.
Основні кроки IRL такі:
-
Спостереження: Першим кроком у IRL є спостереження за поведінкою агента в заданому середовищі. Це спостереження може бути у формі експертних демонстрацій або записаних даних.
-
Відновлення функції винагороди: Використовуючи спостережувану поведінку, алгоритми IRL намагаються відновити функцію винагороди, яка найкраще пояснює дії агента. Виявлена функція винагороди повинна відповідати спостережуваній поведінці.
-
Оптимізація політики: Після визначення функції винагороди її можна використовувати для оптимізації політики агента за допомогою традиційних методів навчання з підкріпленням. Це призводить до покращення процесу прийняття рішень для агента.
-
Додатки: IRL знайшов застосування в різних сферах, включаючи робототехніку, автономні транспортні засоби, системи рекомендацій і взаємодію людини з роботом. Це дозволяє нам моделювати та розуміти поведінку експертів і використовувати ці знання для ефективнішого навчання інших агентів.
Внутрішня структура зворотного навчання з підкріпленням. Як працює інверсне навчання з підкріпленням.
Навчання зі зворотним підкріпленням зазвичай включає такі компоненти:
-
Навколишнє середовище: Середовище – це контекст або налаштування, в якому працює агент. Він надає агенту стани, дії та винагороди на основі його дій.
-
Агент: Агент – це суб’єкт, чию поведінку ми хочемо зрозуміти або покращити. Він здійснює дії в середовищі для досягнення певних цілей.
-
Експертні демонстрації: це демонстрації поведінки експерта в даному середовищі. Алгоритм IRL використовує ці демонстрації, щоб визначити основну функцію винагороди.
-
Функція винагороди: функція винагороди відображає стани та дії в середовищі на числове значення, що представляє бажаність цих станів і дій. Це ключове поняття в навчанні з підкріпленням, і в IRL це необхідно зробити.
-
Алгоритми навчання зворотного підкріплення: ці алгоритми приймають експертні демонстрації та середовище як вхідні дані та намагаються відновити функцію винагороди. Протягом багатьох років були запропоновані різні підходи, такі як IRL максимальної ентропії та IRL Байєса.
-
Оптимізація політики: після відновлення функції винагороди її можна використовувати для оптимізації політики агента за допомогою методів навчання підкріплення, таких як Q-навчання або градієнти політики.
Аналіз ключових особливостей зворотного навчання з підкріпленням.
Інверсне навчання з підкріпленням пропонує кілька ключових особливостей і переваг перед традиційним навчанням з підкріпленням:
-
Прийняття рішень, як у людини: виводячи функцію винагороди з експертних демонстрацій, IRL дозволяє агентам приймати рішення, які більше відповідають уподобанням і поведінці людей.
-
Моделювання неспостережуваних винагород: у багатьох сценаріях реального світу функція винагороди явно не передбачена, що ускладнює традиційне навчання з підкріпленням. IRL може виявити основні винагороди без явного контролю.
-
Прозорість та можливість інтерпретації: IRL забезпечує інтерпретовані функції винагороди, що дозволяє глибше зрозуміти процес прийняття рішень агентами.
-
Ефективність зразка: IRL часто може навчатися на основі меншої кількості експертних демонстрацій порівняно з великою кількістю даних, необхідних для навчання з підкріпленням.
-
Передача навчання: Виявлену функцію винагороди з одного середовища можна перенести в схоже, але дещо інше середовище, зменшуючи потребу в повторному навчанні з нуля.
-
Обробка Sparse Rewards: IRL може вирішувати проблеми з рідкісною винагородою, коли традиційне навчання з підкріпленням важко навчатися через дефіцит зворотного зв’язку.
Типи зворотного навчання з підкріпленням
| Тип | опис |
|---|---|
| Максимальна ентропія IRL | Підхід IRL, який максимізує ентропію політики агента з огляду на передбачувані винагороди. |
| Баєсівський IRL | Включає ймовірнісну структуру для висновку про розподіл можливих функцій винагороди. |
| Змагальний IRL | Використовує теоретико-ігровий підхід із дискримінатором і генератором для визначення функції винагороди. |
| Навчання учнівства | Поєднує IRL і навчання з підкріпленням, щоб вчитися на експертних демонстраціях. |
Інверсне навчання з підкріпленням має різні застосування та може вирішувати конкретні проблеми:
-
Робототехніка: у робототехніці IRL допомагає зрозуміти поведінку експертів для розробки більш ефективних і зручних для людини роботів.
-
Автономні транспортні засоби: IRL допомагає визначити поведінку людини-водія, дозволяючи автономним транспортним засобам безпечно та передбачувано пересуватися в сценаріях змішаного руху.
-
Рекомендаційні системи: IRL можна використовувати для моделювання уподобань користувачів у системах рекомендацій, надаючи більш точні та персоналізовані рекомендації.
-
Взаємодія людина-робот: IRL можна використовувати, щоб змусити роботів розуміти та адаптуватися до людських уподобань, роблячи взаємодію між людиною та роботом більш інтуїтивно зрозумілою.
-
Виклики: IRL може зіткнутися з труднощами під час точного відновлення функції винагороди, особливо коли демонстрації експертів обмежені або шумні.
-
Рішення: Включення знань предметної області, використання ймовірнісних структур і поєднання IRL із навчанням з підкріпленням може вирішити ці проблеми.
Основні характеристики та інші порівняння з подібними термінами у вигляді таблиць і списків.
| Зворотне навчання з підкріпленням (IRL) проти навчання з підкріпленням (RL) |
|—————— | ————————————————————————————————————————————-|
| IRL | RL |
| Виводить нагороди | Припускає відомі винагороди |
| Людиноподібна поведінка | Вчиться на явних винагородах |
| Інтерпретованість | Менш прозорі |
| Зразок ефективного | Жадоба даних |
| Вирішує рідкісні винагороди | Боротьба з рідкісними нагородами |
Майбутнє інверсного навчання з підкріпленням містить багатообіцяючі розробки:
-
Розширені алгоритми: продовження досліджень, ймовірно, призведе до більш ефективних і точних алгоритмів IRL, що зробить їх застосовними для ширшого кола проблем.
-
Інтеграція з Deep Learning: поєднання IRL із моделями глибокого навчання може призвести до більш потужних і ефективних систем навчання.
-
Програми реального світу: Очікується, що IRL матиме значний вплив на такі реальні програми, як охорона здоров’я, фінанси та освіта.
-
Етичний ШІ: Розуміння людських уподобань через IRL може сприяти розробці етичних систем ШІ, які відповідають людським цінностям.
Як проксі-сервери можна використовувати або пов’язувати з інверсним навчанням підкріплення.
Навчання зворотного підкріплення можна використовувати в контексті проксі-серверів для оптимізації їх поведінки та процесу прийняття рішень. Проксі-сервери діють як посередники між клієнтами та Інтернетом, маршрутизуючи запити та відповіді та забезпечуючи анонімність. Спостерігаючи за поведінкою експертів, можна використовувати алгоритми IRL, щоб зрозуміти переваги та цілі клієнтів, які використовують проксі-сервери. Потім ця інформація може бути використана для оптимізації політики проксі-сервера та прийняття рішень, що призведе до більш ефективної та ефективної роботи проксі-сервера. Крім того, IRL може допомогти у виявленні та обробці шкідливих дій, забезпечуючи кращу безпеку та надійність для користувачів проксі.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про інверсне підкріплення, ви можете дослідити такі ресурси:
-
«Алгоритми для зворотного підкріплення навчання» Ендрю Нґа та Стюарта Рассела (2000).
Посилання: https://ai.stanford.edu/~ang/papers/icml00-irl.pdf -
«Навчання з зворотним підкріпленням» – оглядова стаття Пітера Аббіля та Джона Шульмана.
Посилання: https://ai.stanford.edu/~ang/papers/icml00-irl.pdf -
Повідомлення в блозі OpenAI на тему «Зворотне підкріплення, навчання на основі людських уподобань» Джонатана Хо та Стефано Ермона.
Посилання: https://openai.com/blog/learning-from-human-preferences/ -
«Навчання зворотного підкріплення: опитування» – комплексний огляд алгоритмів і програм IRL.
Посилання: https://arxiv.org/abs/1812.05852
