Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на HackerNoon
Алгоритми з підкріпленням перетворили спосіб, у який комп’ютери вчаться, вирішують завдання та приймають рішення. Замість чітко заданих інструкцій ці системи самостійно знаходять найкращі дії, отримуючи нагороду або покарання. Цей підхід допоміг вирішити десятки завдань у медицині, математиці та навіть біології, де інші методи були безсилими.
Суть у простій ідеї: якщо дія приносить користь, її потрібно повторювати. Такий принцип, що базується на психологічному механізмі підкріплення, виявився не менш ефективним і для машин. Завдяки глибокому навчанню з підкріпленням комп’ютери навчилися перемагати чемпіонів світу, прогнозувати структури білків і доводити математичні теореми.
Як працює навчання з підкріпленням
Метод базується на взаємодії агента з середовищем, у якому він виконує дії та отримує оцінку у вигляді нагород. Агент повинен навчитися вибирати такі дії, які в довгостроковій перспективі приносять найбільшу вигоду. Завдання дослідників — налаштувати систему нагород і сформулювати мету.
Одним із перших ефективних алгоритмів у цій сфері став Q-learning. Він дозволяв агенту зберігати інформацію про корисність кожної дії у конкретному стані й обирати найефективніші стратегії. Попри простоту, цей метод заклав фундамент сучасних рішень у сфері машинного навчання з підкріпленням.
Революція від DeepMind
У 2013 році команда DeepMind презентувала новий підхід — Deep Q Network (DQN), який об’єднав глибокі нейронні мережі та навчання з підкріпленням. Це дозволило масштабувати методику на більш складні середовища з великою кількістю можливих дій і станів. Ключовою стала концепція “ε-жадібної” політики — комбінації дослідження нових дій і використання вже перевірених стратегій.
Щоб зробити модель ефективнішою, дослідники ввели техніку «реплею досвіду». Вона дозволила повторно використовувати попередні дії агента, навчаючи мережу на найбільш значущих прикладах. Це дало змогу підвищити якість передбачень і забезпечити кращу адаптацію до складних умов середовища.
АльфаРішення для глобальних задач
Наступним кроком стала поява моделі AlphaZero, яка змогла навчитися грати в шахи, ґо та сьоґі без участі людини. Вона використовувала метод Монте-Карло з пошуком у дереві станів для вибору найкращих дій. Успіхи AlphaZero відкрили нову еру в розвитку штучного інтелекту, де складні завдання перетворювалися на ігри з правилами та нагородами.
AlphaGo перемогла найкращих гравців світу, AlphaProof навчилася доводити складні математичні твердження, а AlphaFold зробила прорив у передбаченні структури білків, що отримало визнання на рівні Нобелівської премії. В основі всіх цих досягнень лежить здатність моделі самостійно вивчати закономірності через гру.
Новий етап: поєднання RL з мовними моделями
Після стрімкого розвитку трансформерів дослідники почали поєднувати моделі з підкріпленням і великі мовні моделі. Так з’явився підхід RLHF — навчання з підкріпленням із залученням зворотного зв’язку від людини. Це дозволило значно покращити якість відповідей, які генерують мовні моделі, і зробити їх кориснішими для користувачів.
Такі моделі не лише передбачають найбільш імовірну фразу, а й оптимізують її відповідно до оцінки з боку людини. Цей гібрид відкрив нові можливості: від генерації коду до логічного обґрунтування висновків. Водночас він викликав хвилю дискусій щодо етичних аспектів, зокрема участі людей у маркуванні даних.
Проблеми як ігри: стратегія майбутнього
Щоб вирішити складні задачі, які не мають чіткої структури, дослідники почали переводити їх у форму гри. Так званий підхід “gamification” дозволяє визначити правила, винагороди та цілі, що робить задачу зрозумілою для агента з підкріпленням. Завдяки цьому RL-системи стали здатними вирішувати навіть абстрактні завдання.
Один із прикладів — AlphaProof, що оперує формалізованими математичними доказами. Ще один — експерименти з перетворення природної мови на серію ігрових кроків. Такий підхід може стати ключовим у масштабуванні RL-систем до реальних сфер: від освіти до правосуддя й екології.
Нагадаємо, раніше ми писали про новий етап електричного транспорту.
