Reinforcement learning – eller forstærkningslæring, som det hedder på dansk – er en teknologi inden for kunstig intelligens, som gør det muligt for maskiner at lære af deres omgivelser gennem trial and error. I stedet for at få alt serveret på et sølvfad lærer systemet ved at interagere med miljøet og justere sine handlinger ud fra belønninger eller konsekvenser.
– Hvad er reinforcement learning? En AI-teknologi, hvor maskiner lærer gennem trial and error ved at interagere med miljøet og justere handlinger baseret på belønninger og konsekvenser.
– Eksempler på anvendelse: Selvkørende biler som Waymo og spil som AlphaGo demonstrerer RL’s evne til at optimere beslutningstagning og lære uden direkte menneskelig programmering.
– Sådan fungerer det: En agent lærer gennem interaktioner med et miljø, hvor belønninger og straffe guider dens handlinger mod optimale resultater.
– Algoritmer: Populære metoder som Q-learning og deep reinforcement learning bruges til at lære komplekse handlinger og beslutninger.
– Fremtiden for RL: Forvent store gennembrud inden for transport, energi, sundhed og klimaforandringer, drevet af stigende computerkraft og datamængder.
Og hvorfor er Reinforcement learning så interessant? Det er det, fordi det har potentiale til at optimere beslutningstagning på et niveau, som ikke engang et menneske kan matche. Dette skyldes, at systemet ikke bare lærer at overholde reglerne – det lærer at maksimere resultaterne inden for rammerne af de regler, der er sat op. Det følger altså med andre ord ikke bare blindt reglerne, men forbedrer sig konstant baseret på data og feedback. Googles selvkørende bilprojekt Waymo er et af de førende eksempler på denne teknologi.
Indholdsfortegnelse
Eksempler på brug af reinforcement learning
Reinforcement learning kan måske synes en anelse abstrakt, men teknologien benyttes allerede i en lang række applikationer. Udover eksemplet med selvkørende biler har du måske også hørt om spillet AlphaGo, der er udviklet af DeepMind. AlphaGo er en kunstig intelligens, der er trænet med reinforcement learning til at mestre det flere hundrede år gamle kinesiske strategispil Go. AlphaGo blev verdensberømt tilbage i 2016, da algoritmen slog den daværende verdensmester Lee Sedol i en bedst ud af 5-turnering. På daværende tidspunkt blev det betragtet som værende en umulig opgave for en maskine, men AlphaGo modbeviste skeptikerne.
AlphaGo startede med at studere millioner af spil mellem dygtige Go-spillere. AI’en analyserede, hvordan menneskelige spillere træffer beslutninger, og brugte dette som grundlag for sin egen strategi.
Efter den grundlæggende læring begyndte AlphaGo at spille millioner af spil mod sig selv, og ved henholdsvis at straffe og belønne sig selv for hver fejltagelse og hvert succesfulde træk opdagede den gradvist nye og bedre strategier – nogle gange strategier, mennesker aldrig havde overvejet.
I industrien bruges reinforcement learning til at træne robotter, så de kan udføre komplekse opgaver på fabrikker. For eksempel kan en robot, der skal samle dele til en bil, lære at optimere sin bevægelse for at gøre arbejdet hurtigere og mere effektivt – uden at tabe præcision. Det er en løbende proces, der konstant forbedres ved, at robotten gentager samme proces tusindvis af gange. Hvis den udfører en handling korrekt, får den en belønning, og hvis den laver fejl (som at placere en del forkert), bliver den straffet.
Hvordan fungerer reinforcement learning?
Reinforcement learning skal ses som et system, hvor en agent lærer gennem interaktioner med sit miljø. Hver gang agenten gør noget rigtigt, får den en belønning, mens den bliver straffet, når den fejler. Agenten søger derfor hele tiden at optimere sine handlinger for at opnå det bedste resultat.
Agent: Hvem eller hvad lærer?
Det centrale er agenten, som er eleven i reinforcement learning. En agent kan være alt fra en AI, der spiller et spil, til en softwaremodel, der styrer en robotarm. Agentens opgave er at træffe beslutninger baseret på de informationer, den får fra sit miljø, og derefter lære, hvilke handlinger der fører til succes.
Miljø: Hvor foregår læringen?
Agenten skal have et sted at operere og et sæt regler – dette kaldes for miljøet. Miljøet kan være en fysisk verden eller en virtuel simulering. Fælles for miljøet er, at det giver agenten informationer om sin nuværende situation (state) og reagerer på agentens handlinger med feedback i form af enten belønning eller straf.
Belønning: Hvordan måles succes?
Belønning er den feedback, agenten får fra miljøet baseret på sine handlinger. Hvis agenten gør noget godt (f.eks. når en robot griber en genstand korrekt), modtager den en positiv belønning. Hvis den gør noget forkert (f.eks. taber genstanden), får den en straf. Belønningssystemet er helt afgørende for, hvordan agenten lærer.
Algoritmer: Hvordan lærer agenten?
Algoritmer er hjernen bag reinforcement learning. De vejleder agenten i at lære af sine erfaringer og finde frem til de mest optimale handlinger. Der findes mange algoritmer, men to typer er værd at fremhæve:
Q-learning
En klassisk algoritme inden for reinforcement learning. Q-learning hjælper agenten med at lære værdien af en handling i en given situation. Denne værdi, kaldet “Q-værdien”, bruges til at træffe beslutninger. Jo højere Q-værdien, desto mere sandsynligt er det, at agenten vælger den handling.
Eksempel: En robot kan lære, at det er bedre at gribe en genstand (høj Q-værdi) end at ignorere den (lav Q-værdi).
Deep reinforcement learning
En avanceret version af reinforcement learning, der bruger neurale netværk til at håndtere komplekse miljøer. Denne metode er blevet populær i applikationer som AlphaGo og selvkørende biler, hvor miljøet er for komplekst til mere traditionelle metoder.
Eksempel: Deep reinforcement learning bruges til at lære en bil at genkende og reagere på forskellige typer trafiklys og fodgængere i realtid.
Fremtiden for reinforcement learning
Fremtiden er her allerede, og reinforcement learning er begyndt at ændre vores verden, men vi har stadig kun set toppen af isbjerget. I takt med at computerkraft og datamængder vokser, bliver reinforcement learning stadig mere avanceret og endnu mere anvendeligt. Vi kan forvente at se RL spille en vigtig rolle inden for selvkørende transportmidler, energioptimering, klimaforandringer, sundhedspleje og meget andet – løsninger, vi mennesker har søgt, men ikke selv har kunnet regne ud.
Mange virksomheder er kun lige begyndt at udforske mulighederne med RL, og der er masser af plads til innovation. Vi kan forvente, at fremtiden byder på langt mere tilgængelige værktøjer, der vil gøre det lettere for udviklere og virksomheder at eksperimentere med reinforcement learning, samt øget integration mellem RL og andre AI-discipliner såsom supervised learning og natural language processing.
Hvis du vil lære mere om reinforcement learning, er der masser af ressourcer og platforme, der kan hjælpe dig med at komme i gang:
- OpenAI Gym: https://www.openai.com/research/openai-gym En platform til at udforske reinforcement learning med praktiske miljøer.
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/agents Brug TensorFlow’s RL-biblioteker til at bygge dine egne AI-agenter.
- PyTorch & Stable-Baselines3: https://pytorch.org/ Et fleksibelt værktøj til at implementere RL-algoritmer.