Học tăng cường (RL) là một trường con của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy tập trung vào đào tạo các tác nhân thông minh để tương tác với môi trường, đưa ra quyết định và tìm hiểu các chính sách tối ưu để đạt được các mục tiêu cụ thể. Nó được lấy cảm hứng từ quá trình học tập hành vi ở người và động vật, trong đó một tác nhân học cách thực hiện các hành động dựa trên việc nhận được phản hồi tích cực hoặc tiêu cực (phần thưởng hoặc hình phạt) từ môi trường. Các thuật toán Học tăng cường được phân biệt bởi khả năng tối ưu hóa hành vi theo thời gian thông qua thử và sai, cũng như bằng cách tận dụng kiến thức thu được từ kinh nghiệm trong quá khứ để cải thiện việc ra quyết định trong tương lai. Trong những năm gần đây, RL đã chứng tỏ tiềm năng phi thường, đạt được thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau như robot, tài chính, xe tự hành và chơi trò chơi.
Các thành phần cốt lõi của khung Học tập tăng cường bao gồm:
- Tác nhân : Thực thể thông minh học hỏi và đưa ra quyết định, đại diện cho thuật toán chịu trách nhiệm khám phá môi trường và thực hiện các hành động dựa trên một chính sách cụ thể.
- Môi trường : Môi trường xung quanh hoặc bối cảnh trong đó tác nhân tương tác, gói gọn tất cả thông tin liên quan đến miền vấn đề và cung cấp các quan sát cũng như phần thưởng cho tác nhân.
- Trạng thái : Sự thể hiện tình hình hiện tại của tác nhân trong môi trường của nó, nắm bắt tất cả thông tin liên quan cần thiết để đưa ra quyết định.
- Hành động : Một lựa chọn mà một tác nhân thực hiện có ảnh hưởng đến môi trường và trạng thái tương lai của nó, được chọn từ một tập hợp các hành động có thể có được gọi là không gian hành động.
- Chính sách : Chiến lược được tác nhân sử dụng để quyết định hành động nào sẽ thực hiện ở bất kỳ trạng thái nhất định nào, được định nghĩa là ánh xạ từ trạng thái đến hành động.
- Phần thưởng : Tín hiệu phản hồi vô hướng mà tác nhân nhận được từ môi trường do thực hiện một hành động cụ thể, phản ánh mức độ mong muốn của hành động đó ở trạng thái nhất định. Mục tiêu của đại lý là tối đa hóa phần thưởng tích lũy thu được theo thời gian.
- Hàm giá trị : Hàm ước tính phần thưởng tích lũy dự kiến mà một tác nhân có thể nhận được, bắt đầu từ một trạng thái nhất định và tuân theo một chính sách cụ thể. Chức năng này giúp đánh giá chất lượng của các chính sách khác nhau và hướng dẫn quá trình ra quyết định của đại lý.
Các thuật toán Học tăng cường có thể được phân loại thành ba loại chính:
- Thuật toán dựa trên giá trị : Các thuật toán này tập trung vào việc ước tính hàm giá trị của một chính sách cụ thể hoặc chính sách tối ưu một cách trực tiếp. Sau khi học được hàm giá trị, tác nhân sẽ chọn các hành động tối đa hóa giá trị ước tính. Các thuật toán dựa trên giá trị phổ biến bao gồm Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) và Double DQN.
- Các thuật toán dựa trên chính sách : Các thuật toán này tìm hiểu chính sách trực tiếp mà không cần hàm giá trị. Tác nhân chọn hành động bằng cách làm theo các tham số chính sách đã học. Ví dụ về các thuật toán dựa trên chính sách là REINFORCE, Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO) và Tối ưu hóa chính sách khu vực tin cậy (TRPO).
- Thuật toán diễn viên-phê bình : Các thuật toán này kết hợp điểm mạnh của cả thuật toán dựa trên giá trị và dựa trên chính sách bằng cách sử dụng một công cụ ước tính giá trị (phê bình) riêng biệt giúp cải thiện ước tính độ dốc chính sách (tác nhân) trong quá trình học. Một số thuật toán Actor-Critic phổ biến là Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) và Deep Deterministic Policy gradient (DDPG).
Học tăng cường đã được áp dụng thành công cho nhiều nhiệm vụ phức tạp khác nhau trong những năm gần đây. Ví dụ: thuật toán AlphaGo và AlphaZero của DeepMind, kết hợp RL với mạng lưới thần kinh sâu, đã đạt được thành tích siêu phàm trong các trò chơi Cờ vây, Cờ vua và Shogi. Một ứng dụng đột phá khác của RL là bot Dota 2 của OpenAI, ứng dụng này đã chứng tỏ khả năng đánh bại người chơi chuyên nghiệp là con người trong một trò chơi trực tuyến nhiều người chơi mang tính chiến lược và phức tạp. RL cũng đã được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược giao dịch trong lĩnh vực tài chính, phát triển hệ thống quản lý năng lượng hiệu quả và cải thiện hệ thống khuyến nghị.
Tại nền tảng AppMaster, chúng tôi nhận thấy tầm quan trọng của việc kết hợp các kỹ thuật học máy tiên tiến, chẳng hạn như Học tăng cường, trong việc phát triển các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Môi trường phát triển tích hợp toàn diện (IDE) của chúng tôi cung cấp cho người dùng phương tiện để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình RL nhằm giải quyết các vấn đề ra quyết định phức tạp. Giao diện trực quan, no-code của AppMaster giúp ngay cả những người dùng không phải là chuyên gia cũng có thể khai thác sức mạnh của Học tăng cường và xây dựng các giải pháp AI mạnh mẽ, có thể mở rộng cho các trường hợp sử dụng đa dạng.
