Processo decisionale di Markov (MDP)

Componenti chiave di una MDP

Una MDP è tipicamente definita da diversi componenti chiave:

• Stati (S): Un insieme di possibili situazioni o configurazioni in cui l'agente può trovarsi. Ad esempio, in un'attività di navigazione robotica, uno stato potrebbe rappresentare la posizione del robot in una griglia.
• Azioni (A): Un insieme di scelte disponibili per l'agente in ogni stato. Le azioni specifiche disponibili possono dipendere dallo stato corrente. Per il robot, le azioni potrebbero essere "spostarsi a nord", "spostarsi a sud", "spostarsi a est", "spostarsi a ovest".
• Probabilità di transizione (P): Definisce la probabilità di passare da uno stato (s) a un altro stato (s') dopo aver intrapreso un'azione specifica (a). In questo modo si cattura l'incertezza dell'ambiente; un'azione potrebbe non portare sempre al risultato desiderato. Ad esempio, un robot che cerca di spostarsi verso nord potrebbe avere una piccola probabilità di scivolare e rimanere nello stesso posto o di spostarsi leggermente fuori rotta.
• Ricompensa (R): un valore numerico ricevuto dall'agente dopo la transizione dallo stato (s) allo stato (s') grazie all'azione (a). Le ricompense segnalano la bontà o meno di una particolare transizione o stato. L'obiettivo è solitamente quello di massimizzare la ricompensa totale accumulata nel tempo. Raggiungere un obiettivo potrebbe dare una grande ricompensa positiva, mentre colpire un ostacolo potrebbe dare una ricompensa negativa.
• Fattore di sconto (γ): Un valore compreso tra 0 e 1 che determina l'importanza delle ricompense future rispetto a quelle immediate. Un fattore di sconto più basso dà priorità ai guadagni a breve termine, mentre un valore più alto enfatizza i successi a lungo termine.

Un aspetto cruciale delle MDP è la Proprietà di Markovche stabilisce che lo stato e la ricompensa futuri dipendono solo dallo stato e dall'azione attuali, non dalla sequenza di stati e azioni che hanno portato allo stato attuale.

Come funzionano le MDP nell'IA e nell'apprendimento automatico

Nel contesto del Machine Learning (ML), le MDP costituiscono la base della maggior parte degli algoritmi di Reinforcement Learning. L'obiettivo di un MDP è quello di trovare una politica ottimale (π), ovvero una strategia o regola che indica all'agente quale azione intraprendere in ogni stato per massimizzare la ricompensa cumulativa scontata prevista.

Algoritmi come il Q-learning, il SARSA e i metodi a gradiente di policy sono progettati per risolvere gli MDP, spesso senza richiedere una conoscenza esplicita delle probabilità di transizione o delle funzioni di ricompensa, che vengono invece apprese attraverso l'interazione con l'ambiente. Questo ciclo di interazione prevede che l'agente osservi lo stato corrente, selezioni un'azione in base alla sua politica, riceva una ricompensa e passi a un nuovo stato in base alle dinamiche dell'ambiente. Questo processo si ripete, permettendo all'agente di perfezionare gradualmente la sua politica. Questo paradigma di apprendimento differisce in modo significativo dall'apprendimento supervisionato (apprendimento da dati etichettati) e dall'apprendimento non supervisionato (ricerca di modelli in dati non etichettati).

Applicazioni del mondo reale

Gli MDP e le tecniche RL utilizzate per risolverli hanno numerose applicazioni pratiche:

• Robotica: Addestramento di robot per l'esecuzione di compiti complessi come la navigazione su terreni sconosciuti, la manipolazione di oggetti o le operazioni in catena di montaggio. Il robot impara la migliore sequenza di azioni per raggiungere il suo obiettivo, tenendo conto delle incertezze fisiche. Scopri come la computer vision si integra con la robotica.
• Sistemi autonomi: Ottimizzare il comportamento dei veicoli autonomi, ad esempio decidere quando cambiare corsia o come attraversare gli incroci in modo sicuro ed efficiente(AI nelle auto a guida autonoma).
• Finanza: Sviluppare strategie di trading algoritmiche in cui un agente impara le politiche di acquisto/vendita ottimali in base agli stati del mercato, oppure ottimizzare i portafogli di investimento(blog AI in Finance).
• Gestione delle risorse: Ottimizzare le decisioni in aree come il controllo delle scorte, la distribuzione dell'energia nelle reti intelligenti(AI in energy blog) o l'allocazione dinamica dei canali nelle reti wireless.
• Giocare: Addestrare agenti AI a giocare a giochi da tavolo complessi (come il Go o gli Scacchi) o a videogiochi a livelli sovrumani, come AlphaGo di DeepMind.

Relazione con altri concetti

È utile distinguere le MDP dai concetti correlati:

• Apprendimento per rinforzo (RL): L'RL è un campo dell'apprendimento automatico che si occupa di come gli agenti apprendono i comportamenti ottimali attraverso prove ed errori. Gli MDP forniscono il quadro matematico formale che definisce il problema che gli algoritmi di RL mirano a risolvere. Il Deep Reinforcement Learning combina l'RL con il Deep Learning (DL) per gestire spazi di stato complessi e altamente dimensionali.
• Modelli di Markov nascosti (HMM): Gli HMM sono modelli statistici utilizzati quando si presume che il sistema da modellare sia un processo di Markov con stati non osservati (nascosti). A differenza degli MDP, gli HMM si concentrano principalmente sulla deduzione degli stati nascosti dalle osservazioni e non prevedono azioni o ricompense per il processo decisionale.
• Programmazione dinamica: Tecniche come l'iterazione del valore e l'iterazione della politica, che possono risolvere gli MDP se il modello (transizioni e ricompense) è noto, si basano sui principi della programmazione dinamica.

Lo sviluppo di soluzioni basate su MDP spesso comporta l'utilizzo di librerie RL costruite su framework come PyTorch o TensorFlow. La gestione degli esperimenti e dell'addestramento dei modelli può coinvolgere piattaforme come Ultralytics HUB per semplificare i flussi di lavoro dei progetti di intelligenza artificiale. Una valutazione efficace del modello è fondamentale per valutare le prestazioni della politica appresa.