การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมตัวแทนอัจฉริยะให้โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และเรียนรู้นโยบายที่เหมาะสมที่สุดเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ ได้รับแรงบันดาลใจจากกระบวนการเรียนรู้พฤติกรรมในมนุษย์และสัตว์ ซึ่งตัวแทนเรียนรู้ที่จะดำเนินการโดยได้รับการตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบ (รางวัลหรือการลงโทษ) จากสิ่งแวดล้อม อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีความโดดเด่นด้วยความสามารถในการปรับพฤติกรรมให้เหมาะสมเมื่อเวลาผ่านไปผ่านการลองผิดลองถูก รวมถึงการใช้ประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับจากประสบการณ์ในอดีตเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในอนาคต ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา RL ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่โดดเด่น โดยประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ การเงิน ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และการเล่นเกม
องค์ประกอบหลักของกรอบการเรียนรู้แบบเสริมกำลังประกอบด้วย:
- ตัวแทน : หน่วยงานอัจฉริยะที่เรียนรู้และตัดสินใจ เป็นตัวแทนของอัลกอริทึมที่รับผิดชอบในการสำรวจสภาพแวดล้อมและดำเนินการตามนโยบายเฉพาะ
- สิ่งแวดล้อม : สภาพแวดล้อมหรือบริบทที่ตัวแทนโต้ตอบ ซึ่งสรุปข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับขอบเขตของปัญหา และให้ข้อสังเกตและให้รางวัลแก่ตัวแทน
- สถานะ : การแสดงสถานการณ์ปัจจุบันของตัวแทนภายในสภาพแวดล้อม ซึ่งรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจ
- การดำเนินการ : ตัวเลือกที่ตัวแทนสร้างขึ้นซึ่งมีอิทธิพลต่อสภาพแวดล้อมและสถานะในอนาคต โดยเลือกจากชุดของการดำเนินการที่เป็นไปได้ที่เรียกว่าพื้นที่การดำเนินการ
- นโยบาย : กลยุทธ์ที่ตัวแทนใช้เพื่อตัดสินใจว่าจะดำเนินการใดในสถานะที่กำหนด ซึ่งกำหนดเป็นการแมปจากรัฐหนึ่งไปยังอีกการกระทำหนึ่ง
- รางวัล : สัญญาณตอบรับแบบสเกลาร์ที่ตัวแทนได้รับจากสภาพแวดล้อมอันเป็นผลมาจากการดำเนินการใดการกระทำหนึ่ง ซึ่งสะท้อนถึงความปรารถนาของการกระทำในสถานะที่กำหนด วัตถุประสงค์ของตัวแทนคือการเพิ่มรางวัลสะสมที่ได้รับเมื่อเวลาผ่านไปให้สูงสุด
- ฟังก์ชันค่า : ฟังก์ชันที่ประมาณผลตอบแทนสะสมที่คาดหวังที่ตัวแทนจะได้รับ โดยเริ่มจากสถานะที่กำหนดและปฏิบัติตามนโยบายเฉพาะ ฟังก์ชันนี้ช่วยในการประเมินคุณภาพของนโยบายต่างๆ และชี้แนะกระบวนการตัดสินใจของตัวแทน
อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังสามารถแบ่งกว้างๆ ได้เป็น 3 ประเภทหลักๆ:
- อัลกอริธึมตามมูลค่า : อัลกอริธึมเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การประมาณค่าฟังก์ชันของนโยบายเฉพาะหรือนโยบายที่เหมาะสมที่สุดโดยตรง เมื่อเรียนรู้ฟังก์ชันค่าแล้ว เจ้าหน้าที่จะเลือกการดำเนินการที่เพิ่มมูลค่าโดยประมาณให้สูงสุด อัลกอริธึมตามมูลค่ายอดนิยม ได้แก่ Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) และ Double DQN
- อัลกอริธึมตามนโยบาย : อัลกอริธึมเหล่านี้เรียนรู้นโยบายโดยตรง โดยไม่ต้องใช้ฟังก์ชันค่า ตัวแทนเลือกการดำเนินการโดยปฏิบัติตามพารามิเตอร์นโยบายที่เรียนรู้ ตัวอย่างของอัลกอริทึมตามนโยบาย ได้แก่ REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) และ Trust Region Policy Optimization (TRPO)
- อัลกอริธึมนักแสดง-นักวิจารณ์ : อัลกอริธึมเหล่านี้รวมจุดแข็งของอัลกอริธึมทั้งตามมูลค่าและตามนโยบายโดยใช้ตัวประมาณค่า (นักวิจารณ์) ที่แยกต่างหาก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการประมาณค่าการไล่ระดับนโยบาย (นักแสดง) ในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ อัลกอริธึมนักแสดง-นักวิจารณ์ยอดนิยมบางส่วน ได้แก่ Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) และ Deep Determistic Policy Gradient (DDPG)
การเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกนำไปใช้กับงานที่ซับซ้อนต่างๆ ได้สำเร็จในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึม AlphaGo และ AlphaZero ของ DeepMind ซึ่งรวม RL เข้ากับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ได้รับประสิทธิภาพเหนือมนุษย์ในเกม Go, Chess และ Shogi แอปพลิเคชั่นที่ก้าวล้ำอีกตัวของ RL คือบอท Dota 2 ของ OpenAI ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเอาชนะผู้เล่นมืออาชีพในเกมผู้เล่นหลายคนออนไลน์ที่มีกลยุทธ์และซับซ้อนสูง RL ยังถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายในด้านการเงิน พัฒนาระบบการจัดการพลังงานที่มีประสิทธิภาพ และปรับปรุงระบบการแนะนำ
ที่แพลตฟอร์ม AppMaster เราตระหนักถึงความสำคัญของการผสมผสานเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เช่น การเรียนรู้แบบเสริมแรง ในการพัฒนาแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) ที่ครอบคลุมของเราช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล RL เพื่อแก้ไขปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อน อินเทอร์เฟซที่ใช้งาน no-code ของ AppMaster ทำให้แม้แต่ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญก็สามารถควบคุมพลังของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและสร้างโซลูชัน AI ที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
