การเรียนรู้แบบเสริม (RL) เป็นสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ระบบทำการตัดสินใจได้โดยการทดลองและข้อผิดพลาด โดยเรียนรู้จากความสำเร็จและความผิดพลาดของพวกเขา เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง AI ที่เล่นเกม รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และหุ่นยนต์ขั้นสูง ถ้าคุณเคยสงสัยว่า AI สามารถสอนตัวเองให้เชี่ยวชาญงานซับซ้อนได้อย่างไรโดยไม่ต้องมีคำแนะนำโดยตรง การเรียนรู้แบบเสริมคือคำตอบ

คู่มือนี้จะแบ่งปันว่าการเรียนรู้แบบเสริมคืออะไร ทำงานอย่างไร เปรียบเทียบกับการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม และมีการใช้งานในโลกจริงอย่างไร ไม่ว่าคุณจะเป็นนักเรียน มืออาชีพ หรือผู้ที่ชื่นชอบ AI บทความนี้จะมอบพื้นฐานที่ดีในแนวคิด RL ให้กับคุณ

การเรียนรู้แบบเสริมคืออะไร? การเข้าใจพื้นฐานของการเรียนรู้ AI

การเรียนรู้แบบเสริมเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ตัวแทนเรียนรู้วิธีการดำเนินการในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มรางวัลสะสมบางประเภท แตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมซึ่งโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้าย ข้อมูล, RL ขึ้นอยู่กับข้อเสนอแนมจากการกระทำของตนเองเพื่อปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป

วิวัฒนาการและภูมิหลังทางประวัติศาสตร์

การเรียนรู้แบบเสริมมีรากฐานมาจาก จิตวิทยาพฤติกรรม ซึ่งนักวิจัยศึกษาเกี่ยวกับวิธีที่รางวัลและการลงโทษกำหนดการตัดสินใจของมนุษย์ ในปี 1950 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์อย่าง Richard Bellman ได้วางรากฐานด้วยการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก และในปี 1980 RL ได้กลายเป็นสาขาที่เป็นทางการขอบคุณนักวิจัยทุกคนเช่น Andrew Barto และ Richard Sutton ตั้งแต่นั้นมาการเรียนรู้แบบเสริมได้พัฒนาอย่างมากนำไปสู่วิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เพิ่มขึ้นและความก้าวหน้าในด้านการเรียนรู้เชิงลึก

บทบาทในการพัฒนา ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

RL เป็นรากฐานสำคัญของ AI เพราะช่วยให้เครื่องสามารถตัดสินใจแบบลำดับ ลดความแปรปรวนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการในระยะยาว ถูกนำมาใช้ในด้านหุ่นยนต์ เกม การทำงานอัตโนมัติและอีกมากมาย—โดยทั่วไป คือ ทุกที่ที่ต้องการการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน

การเรียนรู้แบบเสริมทำงานอย่างไร? การทำความเข้าใจขั้นตอน

การเรียนรู้แบบเสริมตามที่แกนหลักที่ตัวแทนมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม ดำเนินการ รับรางวัล และปรับปรุงนโยบายเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในอนาคต

ส่วนประกอบหลัก (ตัวแทน สภาพแวดล้อม สถานะ การกระทำ)

• ตัวแทน: ผู้เรียนรู้หรือนักตัดสินใจในระบบ (เช่น หุ่นยนต์ AI เกมหรืออัลกอริธึมการค้า)
• สภาพแวดล้อม: ทุกอย่างที่ตัวแทนมีปฏิสัมพันธ์ด้วย (เช่น โลกของวิดีโอเกม หรือโรงงานจริง)
• สถานะ: การแสดงภาพของสถานการณ์ปัจจุบันภายในสภาพแวดล้อม (เช่น สถานะของกระดานหมากรุก)
• การกระทำ: ทางเลือกที่ตัวแทนทำขึ้นเพื่อส่งผลกระทบต่อสภาพแวดล้อม (เช่น การเคลื่อนไหวของหมากรุก)

ระบบรางวัลและวงจรข้อเสนอแนม

การเรียนรู้แบบเสริมหมุนรอบรางวัล เมื่อผู้แทนตัดสินใจจะได้รับข้อเสนอแนมในรูปแบบของรางวัล (บวกหรือลบ) เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนเรียนรู้ว่าการกระทำใดนำไปสู่รางวัลที่สูงกว่าและปรับพฤติกรรมของตนให้เหมาะสม กระบวนการทดลองและข้อผิดพลาดนี้คือสิ่งที่ทำให้ระบบ RL พัฒนาตนเองได้

การพัฒนาและการปรับนโยบาย

นโยบายคือกลยุทธ์ที่ตัวแทนปฏิบัติตามเพื่อกำหนดการกระทำต่อไป นโยบายต่างๆสามารถเรียนรู้ได้จากประสบการณ์โดยใช้วิธีการ เช่น Q-learning หรือการเรียนรู้แบบเสริมเชิงลึก เทคนิคการปรับปรุงช่วยปรับนโยบายเหล่านี้เพื่อเพิ่มรางวัลในระยะยาวแทนที่จะเป็นเพียงการรับรางวัลในระยะสั้นเท่านั้น

ฟังก์ชันค่าและความสำคัญของพวกมัน

ฟังก์ชันค่า ประเมินว่าสถานะหรือการกระทำเฉพาะนั้นดีเพียงใดในแง่ของรางวัลในอนาคตที่คาดว่าตนจะได้รับ วิธีการ RL การใช้ซึ่งเรียนแบบค่า เช่น Q-learning จะใช้ฟังก์ชันเหล่านี้เพื่อชี้นำการตัดสินใจช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้เส้นทางใดที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระยะยาว

การเรียนรู้แบบเสริม vs การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม: ความแตกต่างหลักและการใช้งาน

แม้ว่าการเรียนรู้แบบเสริมและการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมจะอยู่ภายใต้บังเหียนเดียวกันของการเรียนรู้ของเครื่อง แต่พวกเขาก็แตกต่างกันในการเรียนรู้และการนำความรู้ไปใช้

วิธีการเรียนรู้ที่เปรียบเทียบ

• การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม เรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งคำตอบที่ถูกต้องจะถูกให้ไว้ในตอนแรก
• การเรียนรู้แบบเสริม เรียนรู้ผ่านการทดลองและข้อผิดพลาด โดยได้รับข้อเสนอแนมก็ต่อเมื่อมีการกระทำเท่านั้น

ความต้องการข้อมูลและวิธีการฝึก

การเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมต้องการชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ ในขณะที่ RL ต้องการสภาพแวดล้อมที่มีการโต้ตอบซึ่งตัวแทนสามารถสำรวจและเรียนรู้จากผลลัพธ์ได้ สิ่งนี้ทำให้ RL เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงและคาดเดายาก

บทบาทของการแทรกแซงของมนุษย์

ในการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม มนุษย์จะให้คำตอบที่ถูกต้อง แต่ในการเรียนรู้แบบเสริม ระบบจะสำรวจด้วยตัวเอง โดยได้รับเพียงข้อเสนอแนมจากรางวัลเท่านั้น สิ่งนี้ทำให้ RL มีความเป็นอิสระมากขึ้นแต่ก็เป็นความท้าทายที่ต้องฝึกฝนมากขึ้นด้วย

ความแม่นยำและการพิจารณาด้านประสิทธิภาพ

โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมมักจะมีความแม่นยำสูงหากมีข้อมูลคุณภาพสูงเพียงพอ อย่างไรก็ตาม RL อาจคาดเดาได้ยากน้อยกว่าเพราะขึ้นอยู่กับการสำรวจ ความสุ่ม และความซับซ้อนของสภาพแวดล้อม

ประเภทของวิธีการและอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริม

แนวทางการเรียนรู้แบบเสริมที่แตกต่างกันมีอยู่ขึ้นอยู่กับการสร้างโมเดลและวิธีการแก้ปัญหา

การเรียนรู้แบบมีโมเดล vs แบบไม่มีโมเดล

• การเรียนรู้แบบมีโมเดล จะสร้างโมเดลของสภาพแวดล้อมและวางแผนการกระทำตามการคาดการณ์
• การเรียนรู้แบบไม่มีโมเดล เรียนรู้โดยบริสุทธิ์จากการโต้ตอบโดยไม่พยายามทำการสร้างโมเดลของสภาพแวดล้อม

การเรียนรู้แบบมีค่า vs การเรียนรู้แบบมีนโยบาย

• วิธีการแบบมีค่า (เช่น Q-learning) ใช้ฟังก์ชันค่าเพื่อกำหนดการกระทำที่ดีที่สุด
• วิธีการแบบมีนโยบาย (เช่น REINFORCE) จะปรับนโยบายโดยตรงโดยไม่อิงตามฟังก์ชันค่า

การเรียนรู้แบบในนโยบาย vs การเรียนรู้แบบนอกนโยบาย

• การเรียนรู้แบบในนโยบาย จะปรับปรุงนโยบายปัจจุบันตามประสบการณ์จากนโยบายเดียวกัน
• การเรียนรู้แบบนอกนโยบาย เรียนรู้จากประสบการณ์ที่สร้างขึ้นโดยนโยบายที่แตกต่างกันทำให้มีประสิทธิภาพในตัวอย่างมากขึ้น

ระบบตัวแทนเดียว vs ระบบตัวแทนหลายตัว

• การเรียนรู้แบบตัวแทนเดียว เกี่ยวข้องกับนักตัดสินใจหนึ่งคนในสภาพแวดล้อม
• การเรียนรู้แบบตัวแทนหลายตัว เกี่ยวข้องกับตัวแทนที่โต้ตอบกันหลายตัวเช่น ในเกมการแข่งขันหรือหุ่นยนต์ร่วมมือ

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริม: การนำไปใช้ในโลกจริง

RL กำลังเปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรมโดยการปรับปรุงระบบการตัดสินใจที่ชาญฉลาดมากขึ้น

เกมและการจำลอง

ระบบ AI อย่าง AlphaGo และบอท Dota 2 ของ OpenAI ใช้ RL ในการเล่นเกมที่ซับซ้อนเอาชนะแชมป์มนุษย์ผ่านการเล่นด้วยตัวเองและเรียนรู้กลยุทธ์ที่เกินความสามารถของมนุษย์

หุ่นยนต์และการทำงานอัตโนมัติ

หุ่นยนต์ใช้ RL ในการปรับปรุงการเคลื่อนไหว ปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมและทำงานต่างๆ เช่น การทำงานในสายการผลิตและการทำงานในคลังสินค้า

ระบบการซื้อขายทางการเงิน

อัลกอริธึมการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วย RL วิเคราะห์รูปแบบตลาดและปรับปรุงกลยุทธ์การลงทุนโดยอิงจากการเรียนรู้ที่ขับเคลื่อนด้วยรางวัล

การดูแลสุขภาพและการวินิจฉัยทางการแพทย์

RL ช่วยในการค้นคว้ายา วางแผนการรักษาและ ออกแบบการจัดการทรัพยากรในโรงพยาบาล ซึ่งช่วยปรับปรุงผลการรักษาผู้ป่วย

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติพึ่งพาการเรียนรู้แบบเสริมในการนำทาง หลีกเลี่ยงอุปสรรค และตัดสินใจในการขับขี่แบบเรียลไทม์

ข้อดีและข้อเสียของการเรียนรู้แบบเสริม: การวิเคราะห์อย่างละเอียด

เหมือนกับเทคโนโลยีอื่น ๆ การเรียนรู้แบบเสริมมีจุดแข็งและจุดอ่อน

ข้อดี

• การปรับตัวและการเรียนรู้ตลอดเวลา: ระบบ RL สามารถปรับความเข้ากันได้กับสภาพแวดล้อมใหม่โดยไม่ต้องแทรกแซงจากมนุษย์
• การตัดสินใจอย่างอิสระ: RL ช่วยให้ AI ลงมือทำอย่างอิสระทำการตัดสินใจแบบเรียลไทม์
• ความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน: RL เหมาะสำหรับการแก้ไขปัญหาที่ขาดแนวทางการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจน

ข้อเสีย

• ความต้องการทางคอมพิวเตอร์: การฝึกโมเดล RL อาจใช้ทรัพยากรมากต้องใช้พลังการประมวลผลที่สำคัญ
• เวลาในการฝึกและความต้องการข้อมูล: RL มักจะต้องการการโต้ตอบจำนวนมากกับสภาพแวดล้อมเพื่อเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ปัญหาความเสถียรและการรวมกลุ่ม: อัลกอริธึม RL บางตัวมีปัญหาในการหาคำตอบที่ดีที่สุดส่งผลให้มีผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้อง

การใช้การเรียนรู้แบบเสริมในเทคโนโลยีใหม่

การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมปัจจุบัน

จากการแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI สู่การทำงานอัตโนมัติ RL กำลังมีบทบาทในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี บริษัทต่างๆใช้ RL เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน ปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของผู้ใช้ และเพิ่มประสิทธิภาพของระบบรักษาความปลอดภัย

ศักยภาพในอนาคตและแนวโน้ม

เมื่อเทคนิค RL ดีขึ้น คาดว่าจะมีการนำไปใช้ที่กว้างขึ้นในด้านต่างๆ เช่น การแพทย์ที่ปรับให้เหมาะสม เมืองอัจฉริยะ และการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์แบบปรับเปลี่ยนได้ ความสามารถในการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจอย่างต่อเนื่องจะเป็นกุญแจสำคัญในการสะเทือน AI ในอนาคต

การบูรณาการกับเทคโนโลยี AI อื่นๆ

RL กำลังถูกผสมผสานกับการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อสร้างระบบ AI ที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น โมเดลแบบผสมกำลังปรับปรุงความสามารถของ AI ในการเข้าใจ ตีความ และทำการตัดสินใจ

การพิจารณาในการนำไปใช้

แม้ว่า RL จะมีศักยภาพ แต่ก็ต้องการการปรับแต่งอย่างระมัดระวัง ทรัพยากรการคอมพิวเตอร์ที่แข็งแกร่ง และโครงสร้างรางวัลที่ได้รับการออกแบบอย่างดีเพื่อให้มีประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันในโลกจริง

การฝึกอบรมผู้ใช้:

การเรียนรู้แบบเสริมได้ปฏิวัติ AI โดยช่วยให้เครื่องตัดสินใจอย่างชาญฉลาดจากประสบการณ์ แม้ว่าจะมีความท้าทาย แต่ก็มีการนำไปใช้งานอย่างกว้างขวาง ตั้งแต่รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไปจนถึงหุ่นยนต์ที่มีความก้าวหน้า เมื่อ RL ยังคงพัฒนา การทำความเข้าใจแนวคิดต่างๆ จะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

ถ้าคุณพร้อมที่จะดำดิ่งลึกเข้าไปเริ่มการทดลองกับกรอบ RL อย่าง OpenAI Gym, TensorFlow RL, หรือ PyTorch RL วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจ RL คือการดูมันในความกระทำอย่างแท้จริง

‍