Verstärkendes Lernen im Bereich der künstlichen Intelligenz

Verstärkendes Lernen, auch als Reinforcement Learning (RL) bekannt, ist eine Form des maschinellen Lernens, die sich stark auf künstliche Intelligenz (KI) bezieht, das im Gegensatz zu überwachtem Lernen, bei dem das Modell aus gelabelten Datensätzen lernt, und unüberwachtem Lernen, bei dem das Modell Muster in unlabeled Daten erkennt, basiert verstärkendes Lernen auf der Idee, dass ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernen kann. Hier sind einige grundlegende Konzepte des verstärkenden Lernens im Rahmen der künstlichen Intelligenz:

Agent und Umgebung:
- Der Agent ist die KI-Einheit, die handelt.
- Die Umgebung ist der Bereich, in dem der Agent agiert und lernt.
Aktionen, Zustände und Belohnungen:
- Der Agent trifft Aktionen in der Umgebung.
- Der Zustand repräsentiert den aktuellen Zustand der Umgebung.
- Belohnungen sind Rückmeldungen darüber, wie gut oder schlecht die Aktion war.
Ziel:
- Das Ziel des Agenten ist es, seine Aktionen so zu optimieren, dass die Gesamtbelohnung über die Zeit maximiert wird.
Policy:
- Die Policy ist die Strategie oder der Plan, den der Agent verwendet, um Aktionen in verschiedenen Zuständen zu wählen.
Exploration und Exploitation:
- Der Agent muss eine Balance zwischen der Erkundung neuer Aktionen (Exploration) und der Auswahl bekannter, erfolgreicher Aktionen (Exploitation) finden.
Lernprozess:
- Der Agent lernt durch Erfahrung, indem er Aktionen ausführt, Belohnungen erhält und seine Policy entsprechend anpasst.
Markov-Entscheidungsprozess (MDP):
- RL-Probleme werden oft als Markov-Entscheidungsprozesse modelliert, die die Dynamik von Aktionen, Zuständen und Belohnungen formal beschreiben.
Algorithmen:
- Es gibt verschiedene RL-Algorithmen wie Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient Methods und Model-Based Reinforcement Learning.

Verstärkendes Lernen wird in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, einschließlich Robotik, Spieltheorie, Finanzwesen und autonomer Fahrzeuge, und hat das Potenzial, komplexe Aufgaben zu bewältigen, bei denen explizite Programmierung oder überwachtes Lernen schwer umsetzbar sind. Beispiele für solche Agenten sind:

Selbstfahrende Autos: Selbstfahrende Autos müssen lernen, sich sicher und effizient durch den Verkehr zu bewegen. RL kann ihnen dabei helfen, die richtige Route zu wählen, andere Verkehrsteilnehmer sicher zu umfahren und unerwartete Ereignisse zu bewältigen.
Spielende Agenten: RL-Agenten können auch in Spielen eingesetzt werden, um sie zu gewinnen. So wurden RL-Agenten entwickelt, die in Spielen wie Go, Schach und Poker menschliche Profispieler schlagen können.
Robotik: RL kann auch in der Robotik eingesetzt werden, um Robotern beizubringen, Aufgaben wie das Greifen von Objekten oder das Navigieren in unübersichtlichen Umgebungen zu erledigen.
Finanzen: RL kann in der Finanzindustrie eingesetzt werden, um Entscheidungen über Investitionen und Risikomanagement zu treffen.
Energie: RL kann in der Energieindustrie eingesetzt werden, um Entscheidungen über die Stromerzeugung und -verteilung zu treffen.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz spielt daher verstärkendes Lernen eine immer größere Rolle, wobei dies eine der aufregendsten Anwendungen darstellt, bei der Maschinen lernen, durch Erfahrungen zu lernen und ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.. Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent in einer bestimmten Umgebung agiert und versucht, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, wobei der Agent Informationen über den aktuellen Zustand der Umgebung wahrnimmt und Entscheidungen trifft, um Belohnungen zu maximieren oder Strafen zu minimieren. Durch diese Interaktion mit der Umgebung lernt der Agent, welche Aktionen zu positiven Ergebnissen führen und welche vermieden werden sollten. Die Grundlage dieses Verstärkungslernens ist der so genannte Reinforcement Learning Algorithmus, wobei dieser Algorithmus eine Methode namens Q-Learning verwendet, um den Agenten zu trainieren. Q-Learning basiert auf der Idee, dass der Agent eine Q-Funktion entwickelt, die den erwarteten Nutzen einer Handlung in einem bestimmten Zustand angibt, so dass der Agent dann die Handlung mit dem höchsten erwarteten Nutzen auswählt und seine Q-Funktion auf der Grundlage der erhaltenen Belohnungen aktualisiert. Die Herausforderung beim Reinforcement Learning besteht darin, dass der Agent zu Beginn keine Informationen über die Umgebung hat und die beste Aktion durch Versuch und Irrtum erlernen muss. Dieser Prozess wird als Exploration bezeichnet, d.h. der Agent erkundet die Umgebung, indem er verschiedene Aktionen ausprobiert und die erhaltenen Belohnungen beobachtet. Mit der Zeit lernt der Agent, welche Handlungen zu positiven Ergebnissen führen und kann seine Entscheidungen entsprechend anpassen. Dafür können verschiedene mathematische Modelle eingesetzt werden:

Q-Lernen: Q-Lernen ist ein iteratives Verfahren, bei dem der Agent die Belohnungsfunktion durch Experimentieren lernt. Der Agent beginnt mit einem zufälligen Startwert für die Belohnungsfunktion und aktualisiert diese dann nach jeder Interaktion mit seiner Umgebung.
Monte-Carlo-Lernen: Monte-Carlo-Lernen ist ein probabilistisches Verfahren, bei dem der Agent die Belohnungsfunktion durch Beobachtung des Verhaltens anderer Agenten lernt. Der Agent beobachtet, wie andere Agenten Aktionen ausführen und Belohnungen erhalten. Er nutzt diese Informationen, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass eine bestimmte Aktion eine bestimmte Belohnung erhält.
Deep Q-Lernen: Deep Q-Lernen ist eine Kombination aus Q-Lernen und künstlichen neuronalen Netzwerken. Deep Q-Lernen kann verwendet werden, um komplexe RL-Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen Q-Lern-Algorithmen nicht lösbar sind.

Ein Beispiel für verstärkendes Lernen ist das Training eines autonomen Fahrzeugs, das sich in einer Umgebung mit Straßen, Verkehrsschildern und anderen Fahrzeugen bewegt. Der Agent, der das Fahrzeug steuert, nimmt Informationen über den aktuellen Zustand der Umgebung wahr, z. B. die Position anderer Fahrzeuge, die Geschwindigkeit und Verkehrsschilder, und trifft auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen wie Beschleunigen, Bremsen oder Abbiegen, um das Ziel zu erreichen. Während des Trainingsprozesses wird das autonome Fahrzeug mit Belohnungen und Strafen konfrontiert, d.h. wenn das Fahrzeug eine Aufgabe erfolgreich erfüllt, wie z.B. das Ziel ohne Unfall zu erreichen, erhält es eine Belohnung, wenn es jedoch einen Unfall verursacht oder gegen Verkehrsregeln verstößt, erhält es eine Strafe. Durch wiederholte Interaktion mit der Umgebung lernt das Fahrzeug, welche Aktionen zu positiven Ergebnissen führen und welche vermieden werden sollten. Durch die Anwendung statistischer Methoden und Optimierungsalgorithmen können KI-Modelle die besten Aktionen für den Agenten identifizieren und ihn dabei unterstützen, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Ein wichtiger Aspekt des Reinforcement-Lernens ist die Balance zwischen Exploration und Exploitation, denn während der Exploration erkundet der Agent die Umgebung und probiert verschiedene Aktionen aus, um neue Informationen zu sammeln. Während der Exploitation nutzt der Agent sein bisheriges Wissen, um die beste Aktion auszuwählen, so dass ein guter Reinforcement-Lernalgorithmus eine ausgewogene Mischung aus Exploration und Exploitation finden muss, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Obwohl das Reinforcement Learning große Fortschritte gemacht hat, gibt es immer noch Herausforderungen, wie z.B. die Skalierbarkeit des Algorithmus, d.h. wenn die Anzahl der Zustände und Aktionen in einer Umgebung sehr groß ist, kann es schwierig sein, eine optimale Lösung zu finden. Ein weiteres Problem ist der Bedarf an großen Mengen an Trainingsdaten, denn je mehr Daten der Agent sammeln kann, desto besser kann er lernen, was in einigen Anwendungsbereichen, in denen das Sammeln von Daten teuer oder zeitaufwändig ist, schwierig sein kann.

Literatur

https://www.gartencenter.co.at/uncategorized/teaching-machines-to-learn-from-experience-the-role-of-ai-in-reinforcement-learning/138108/ (23-12-22)