Học tăng cường sâu (DRL) là một trường con nâng cao của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) kết hợp các kỹ thuật Học sâu với các thuật toán Học tăng cường để tạo ra các tác nhân thông minh có khả năng đưa ra quyết định thông qua thử và sai để tối ưu hóa mục tiêu dài hạn hoặc phần thưởng. Điều này cho phép các tác nhân học hỏi liên tục từ các tương tác với môi trường phức tạp, năng động và không chắc chắn. Cốt lõi của DRL nằm ở việc sử dụng mạng lưới thần kinh để ước tính gần đúng các hàm phức tạp và ước tính hiệu quả giá trị của các hành động hoặc trạng thái dựa trên các quan sát môi trường. Những khả năng này đã cho phép DRL đạt được những cột mốc đáng chú ý trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống khuyến nghị, xe tự hành và chơi game.
Hai khái niệm chính nằm ở trung tâm của DRL: Học tăng cường, tập trung vào việc tìm hiểu chính sách tối ưu thông qua tương tác với môi trường và Học sâu, sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để khái quát hóa và thể hiện các mẫu hoặc mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Sự kết hợp của các kỹ thuật này giúp mở rộng khả năng của cả hai một cách hiệp lực, vì Deep Learning mang lại khả năng mở rộng và khái quát hóa cho các không gian trạng thái lớn và các chức năng phức tạp, trong khi Học tăng cường hướng dẫn quá trình học thông qua sự đánh đổi giữa thăm dò và khai thác, cho phép các tác nhân cải thiện hiệu quả hoạt động của chúng một cách mạch lạc theo thời gian.
Khung DRL thường bao gồm các thành phần sau: môi trường, tác nhân, trạng thái, hành động và phần thưởng. Môi trường đại diện cho môi trường xung quanh theo ngữ cảnh trong đó tác nhân hoạt động. Tác nhân được điều khiển bởi AI, tương tác với môi trường của nó thông qua các hành động và học cách đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên những thay đổi quan sát được về trạng thái và phần thưởng mà nó nhận được khi thực hiện các hành động cụ thể. Tác nhân nhằm mục đích phát triển một chính sách tối ưu nhằm tối đa hóa phần thưởng tích lũy (còn được gọi là lợi nhuận) qua một giai đoạn hoặc nhiều bước thời gian, xem xét cả giá trị trước mắt và tương lai của mỗi hành động để đạt được kết quả lâu dài tốt hơn.
Để thực hiện điều này, các kỹ thuật DRL thường sử dụng kết hợp các phương pháp dựa trên giá trị và dựa trên chính sách. Các phương pháp dựa trên giá trị, chẳng hạn như Q-Learning hoặc Học khác biệt theo thời gian, nhằm mục đích ước tính các hàm giá trị được liên kết với từng cặp trạng thái-hành động. Ngược lại, các phương pháp dựa trên chính sách, như Policy gradient hoặc Actor-Critic, cố gắng tìm hiểu chính sách tối ưu bằng cách tối ưu hóa rõ ràng hàm mục tiêu liên quan đến lợi nhuận kỳ vọng. Cả hai phương pháp đều có ưu điểm và thách thức riêng và các ứng dụng DRL thành công thường sử dụng các kỹ thuật kết hợp để cải thiện hiệu suất và độ ổn định tổng thể của chúng.
Việc đào tạo hiệu quả một đặc vụ DRL thường đòi hỏi phải vượt qua một số thách thức. Ví dụ, sự cân bằng giữa thăm dò và khai thác là một khía cạnh quan trọng để duy trì sự cân bằng giữa việc thu thập thông tin mới về môi trường và khai thác kiến thức hiện có để tối ưu hóa lợi ích. Ngoài ra, học tập trong không gian trạng thái rộng lớn và nhiều chiều, xử lý khả năng quan sát một phần, quản lý các phần thưởng gây nhiễu hoặc bị trì hoãn cũng như chuyển giao kiến thức đã học qua các nhiệm vụ là một số thách thức chính mà thuật toán DRL cần giải quyết để cải thiện hiệu suất và độ mạnh mẽ tổng thể.
Các thuật toán DRL khác nhau, như Deep Q-Networks (DQN), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy gradient (DDPG), cùng nhiều thuật toán khác, đã được đề xuất để giải quyết những thách thức này và đã chứng tỏ thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ: DRL đã được sử dụng để đánh bại những người chơi chuyên nghiệp là con người trong các trò chơi Atari cổ điển, làm chủ trò chơi cờ vây từng được coi là thành trì của trí thông minh con người và thực hiện các thao tác nâng cao trong các nhiệm vụ robot phức tạp. DRL cũng đã tìm thấy những ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, chăm sóc sức khỏe, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và thị giác máy tính.
Trong bối cảnh nền tảng AppMaster, một công cụ no-code mạnh mẽ có khả năng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, DRL có thể được sử dụng để tự động hóa và tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của vòng đời phát triển và ứng dụng. Ví dụ: các thuật toán dựa trên DRL có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, thực hiện cân bằng tải hoặc thậm chí tự động hóa các quy trình kiểm tra và gỡ lỗi trong các ứng dụng phức tạp. Hơn nữa, DRL có thể góp phần tạo ra giao diện người dùng linh hoạt và thích ứng, có khả năng cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng dựa trên hành vi và sở thích của người dùng. Điều này có thể cải thiện đáng kể sự hài lòng, khả năng giữ chân và mức độ tương tác của khách hàng với các ứng dụng được xây dựng trên nền tảng AppMaster.
Tóm lại, Học tăng cường sâu thể hiện một con đường đầy hứa hẹn trong thế giới AI và Học máy, cung cấp các khả năng nâng cao để thích ứng, học hỏi và tối ưu hóa các quy trình ra quyết định trong môi trường phức tạp và năng động. Khi các kỹ thuật DRL tiếp tục được cải tiến và hoàn thiện, chúng được kỳ vọng sẽ đóng một vai trò quan trọng không chỉ trong việc đạt được những bước đột phá mới trong các lĩnh vực khác nhau mà còn trong việc định hình tương lai của việc phát triển ứng dụng và chuyển đổi kỹ thuật số trong các ngành.
