Reinforcement learning
Reinforcement learning is een andere vorm van machinaal leren waarbij een AI-agent leert om acties in een omgeving uit te voeren om een beloning te maximaliseren. Het leert met vallen en opstaan en krijgt feedback in de vorm van beloningen of straffen. Versterkingsleren is vooral geschikt voor scenario's waarbij de omgeving dynamisch is en er geen gelabelde voorbeelden beschikbaar zijn. Het doel is om een beleid te ontwikkelen waarmee de agent de best mogelijke acties kan selecteren om de totale beloning te optimaliseren.
Een eenvoudig voorbeeld
Stel je een AI-agent voor die door een doolhof moet navigeren om een beloning, zoals een stuk voedsel, te bereiken. De agent begint met minimale kennis van het doolhof en moet leren welke acties hij moet ondernemen om de beloning te vinden.
Aan het begin onderneemt de agent een willekeurige actie, zoals naar links gaan. Als deze actie de agent dichter bij de beloning brengt, ontvangt hij een positieve beloning. Als de actie de agent verder weg van de beloning brengt, ontvangt hij een negatieve beloning. Het doel van de agent is om de totale beloning in de tijd te maximaliseren.
De agent past reinforcement learning toe door een beleid te ontwikkelen op basis van de beloningen en straffen die hij ontvangt. Hij leert welke acties hij in verschillende situaties moet ondernemen om de beloning te optimaliseren.
In het begin kan de agent verschillende acties willekeurig proberen en de bijbehorende beloningen observeren. Na verloop van tijd zal de agent patronen herkennen en ontdekken welke acties beter zijn voor het verkrijgen van een positieve beloning. De agent past zijn beleid aan door vaker acties met een hogere beloning te selecteren en acties met een lagere beloning te vermijden.
Na meerdere iteraties van trial-and-error leert de agent het optimale pad door het doolhof dat naar de beloning leidt. Het versterkingsleerproces helpt de agent zijn beleid te verbeteren en efficiënter door het doolhof te navigeren.
Dit is slechts een vereenvoudigd voorbeeld, maar het illustreert hoe een AI-agent kan leren om beloningen te maximaliseren door middel van trial-and-error en het aanpassen van zijn beleid op basis van ontvangen feedback.