Taigi, kas yra pastiprinamasis mokymasis (angl. Reinforcement Learning)? Trumpai tariant, tai mašininio mokymosi rūšis, kuri moko intelektualias sistemas naudodama unikalų požiūrį: apdovanojimus ir bausmes. Dėl to šios sistemos išmoksta atlikti užduotis ir priimti sprendimus, kurie maksimaliai padidina teigiamus rezultatus. Turint daugybę taikymo sričių, nuo autonominių transporto priemonių iki asmeninių rekomendacijų, pastiprinamasis mokymasis keičia mūsų pasaulį. Panagrinėkime, kaip tai vyksta.
Mechanika
Kaip tai veikia? Įsivaizduokite, kad mokote šunį. Jūs duodate savo augintiniui skanėstą, kai jis padaro kažką gero. Priešingai, jūs neduodate apdovanojimų, kai jis padaro kažką nepageidaujamo. Panašiai, pastiprinamajame mokymesi dirbtinio intelekto (DI) agentas mokosi priimti optimalius sprendimus, gaudamas apdovanojimus už teisingus veiksmus ir bausmes už neteisingus.
Paimkime pavyzdį. Šachmatų žaidime DI agentas mokosi padaryti geriausią ėjimą, gaudamas taškus už pergalę ir prarasdamas taškus už blogus ėjimus. Laikui bėgant agentas išmoks rinktis veiksmus, kurie padidina bendrą taškų skaičių.
Kodėl verta rinktis pastiprinamąjį mokymąsi?
Kodėl verta naudoti pastiprinamąjį mokymą (angl. Reinforcement Learning)? Viskas dėl naudos. Skirtingai nei stebimas mokymas, kai dirbtinis intelektas turi būti maitinamas duomenimis šaukšteliu, tai leidžia sistemoms mokytis iš savo sąveikos su aplinka.
Pamąstykime apie savarankišką vairuojamą automobilį. Vietoj to, kad reikalautų tūkstančių pažymėtų vaizdų, tai leidžia automobiliui mokytis stebėdamas ir patiriant realų pasaulį. Pavyzdžiui, automobilis sužino, kad likimas juostoje duoda apdovanojimą, tuo tarpu susidūrimas su kliūtimi baigiasi bauda.
Realaus pasaulio pavyzdžiai
Mokymasis sustiprinamas daugelyje programų. Panagrinėkime keletą reikšmingų pavyzdžių.
Autonominės transporto priemonės: Kaip minėta anksčiau, ji atlieka svarbų vaidmenį mokant savarankiškai vairuojančius automobilius. Transporto priemonės AI mokosi naršyti ir priimti saugius sprendimus sąveikaudamas su aplinka ir gaudamas grįžtamąjį ryšį.
Vaizdo žaidimai: vaizdo žaidimų AI dažnai pasitelkia mokymąsi, kad žaidėjams suteiktų sudėtingos patirties. Pavyzdžiui, AI lenktynių žaidime išmoksta vairuoti optimaliai, gaudamas ir prarasdamas taškus pagal savo našumą.
Rekomendacijų sistemos: Ar kada susimąstėte, kodėl „Netflix“ ar „Amazon“ rekomendacijos dažnai yra aktualios? Kreditai atitenka mokymosi pastiprinimui. AI laikui bėgant sužino apie jūsų pageidavimus ir pateikia suasmenintus pasiūlymus, kurie jums gali patikti.
Pranašumai
Pastiprinamasis mokymasis gali pasigirti daugybe privalumų, todėl jis yra populiari pasirinktis dirbtinėje intelektėje. Pirma, jis leidžia dirbtinėms intelektinėms sistemoms autonomiškai mokytis iš savo aplinkos. Tai reiškia, kad mažiau išteklių išleidžiama pažymėti duomenis mokymui.
Antra, tai padaro dirbtinį intelektą pritaikomą. Kadangi dirbtinis intelektas mokosi iš savo patirties, jis gali prisitaikyti prie kintančių aplinkų ar situacijų. Ši prisitaikomumas yra ypač naudingas dinamiškose aplinkose, tokiose kaip akcijų birža ar eismo valdymas.
Apibendrinimas
pastiprinamasis mokymasis yra dinaminė sritis su milžinišku potencialu. Leisdama dirbtinei inteligencijai mokytis iš apdovanojimų ir bausmių, ji atveria begalybę galimybių. Nuo savarankiškai vairuojamų automobilių iki individualizuotų rekomendacijų, ji kūrė ateities dirbtinę inteligenciją.
Dėl savo pastebimo prisitaikomumo ir autonomijos, pastiprinamasis mokymasis ne tik apibrėžia, ką gali daryti inteligentūs sistemos, bet ir kaip jos mokosi. Ir kol mes tęsiame jo potencialo atrėmimą, klausimas nėra, ką pastiprinamasis mokymasis gali padaryti mums, bet ko jis negali?