Khám phá sức mạnh của công nghệ học tăng cường sâu - nơi AI học các hành vi phức tạp để giải quyết các thách thức trong trò chơi, robot, chăm sóc sức khỏe, v.v.
Học tăng cường sâu là một lĩnh vực con của học máy kết hợp học tăng cường với học sâu. Học tăng cường liên quan đến việc đào tạo các tác nhân để đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng. Học sâu sử dụng mạng nơ-ron sâu để xử lý và học từ lượng dữ liệu lớn. Bằng cách kết hợp hai phương pháp này, học tăng cường sâu cho phép tạo ra các tác nhân có thể học các hành vi phức tạp và giải quyết các vấn đề đầy thách thức trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Học tăng cường sâu xây dựng dựa trên một số khái niệm cơ bản từ cả học tăng cường và học sâu. Hiểu các khái niệm này là rất quan trọng để nắm bắt cách học tăng cường sâu hoạt động.
Trong học tăng cường, tác nhân là một thực thể tương tác với môi trường và học cách đưa ra quyết định. Tác nhân quan sát trạng thái của môi trường, thực hiện hành động và nhận phần thưởng dựa trên các hành động đó.
Môi trường là thế giới hoặc hệ thống mà tác nhân tương tác. Nó có thể là không gian vật lý, kịch bản mô phỏng hoặc bất kỳ bối cảnh nào khác mà tác nhân hoạt động. Môi trường cung cấp cho tác nhân các quan sát và phản hồi các hành động của tác nhân.
Trạng thái biểu thị tình hình hiện tại hoặc cấu hình của môi trường. Đây là một tập hợp các biến mô tả môi trường tại một thời điểm cụ thể. Tác nhân sử dụng trạng thái để đưa ra quyết định.
Hành động là quyết định hoặc động thái được thực hiện bởi tác nhân trong môi trường. Hành động có thể là rời rạc (ví dụ: di chuyển sang trái, sang phải) hoặc liên tục (ví dụ: tăng tốc theo một lượng nhất định).
Phần thưởng là phản hồi mà môi trường cung cấp cho tác nhân để đáp lại hành động của tác nhân. Phần thưởng có thể là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính và chúng hướng dẫn tác nhân đến các hành vi mong muốn. Mục tiêu của tác nhân là tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian.
Chính sách là một chiến lược hoặc một tập hợp các quy tắc xác định hành động của tác nhân dựa trên trạng thái hiện tại. Trong học tăng cường sâu, các chính sách thường được biểu diễn bằng mạng nơ-ron sâu.
Hàm giá trị ước tính phần thưởng tích lũy dự kiến mà một tác nhân có thể đạt được từ một trạng thái hoặc cặp trạng thái-hành động nhất định. Hàm giá trị giúp tác nhân đánh giá hậu quả lâu dài của hành động của mình.
Q-learning là một thuật toán học tăng cường phổ biến học hàm Q, ước tính giá trị của việc thực hiện một hành động cụ thể trong một trạng thái nhất định. Deep Q-learning sử dụng mạng nơ-ron sâu để ước tính hàm Q.
Các phương pháp gradient chính sách tối ưu hóa trực tiếp chính sách để tối đa hóa phần thưởng tích lũy dự kiến. Các phương pháp này cập nhật các tham số chính sách theo hướng tăng phần thưởng.
Học tăng cường sâu khác với các kỹ thuật học máy khác ở một số khía cạnh chính. Không giống như học có giám sát , dựa trên dữ liệu được gắn nhãn, học tăng cường sâu học từ phần thưởng và tương tác với môi trường. Điều này làm cho nó phù hợp với các vấn đề mà dữ liệu được gắn nhãn khan hiếm hoặc không có sẵn. Ngược lại với học không giám sát , nhằm mục đích tìm ra các mẫu trong dữ liệu không được gắn nhãn, học tăng cường sâu tập trung vào việc học các hành động tối ưu để tối đa hóa phần thưởng.
So với học tăng cường truyền thống, học tăng cường sâu tận dụng sức mạnh của mạng nơ-ron sâu để xử lý không gian trạng thái và hành động đa chiều. Điều này cho phép nó giải quyết các vấn đề phức tạp hơn mà trước đây các phương pháp truyền thống không thể giải quyết được.
Học tăng cường sâu đã chứng minh được sự thành công đáng kể trong nhiều ứng dụng khác nhau, cho thấy tính linh hoạt và tiềm năng của nó.
Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của học tăng cường sâu là trong trò chơi. Ví dụ, AlphaGo của DeepMind đã sử dụng học tăng cường sâu để đánh bại nhà vô địch thế giới trong trò chơi Cờ vây, một kỳ tích trước đây được coi là không thể đạt được đối với các hệ thống AI. Tương tự như vậy, AlphaZero đã thành thạo cờ vua và cờ tướng bằng các kỹ thuật tương tự. AI Dota 2 của OpenAI, OpenAI Five, cũng đã thể hiện sức mạnh của học tăng cường sâu bằng cách đánh bại các đội chuyên nghiệp trong trò chơi nhiều người chơi phức tạp Dota 2. Bạn có thể tìm hiểu thêm về vai trò của AI trong trò chơi từ AI trong Trò chơi điện tử: Định hình tương lai của trò chơi .
Học tăng cường sâu đã cho thấy triển vọng trong robot học đối với các nhiệm vụ như di chuyển, thao tác và điều hướng của robot. Bằng cách đào tạo robot trong môi trường mô phỏng, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các chính sách điều khiển cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong thế giới thực. Ví dụ, học tăng cường sâu đã được sử dụng để đào tạo robot đi bộ, cầm nắm đồ vật và thậm chí chơi bóng đá. Hãy xem Từ thuật toán đến tự động hóa: Vai trò của AI trong robot học để biết thêm thông tin chi tiết.
Xe tự hành có thể được hưởng lợi từ việc học tăng cường sâu cho các nhiệm vụ ra quyết định như giữ làn đường, vượt xe và điều hướng giao lộ. Bằng cách học hỏi từ các tương tác với các tình huống lái xe mô phỏng hoặc thực tế, hệ thống lái xe tự hành có thể phát triển các chính sách kiểm soát mạnh mẽ và thích ứng. Khám phá thêm về AI trong xe tự lái trên AI trong xe tự lái .
Học tăng cường sâu có thể được áp dụng cho các vấn đề quản lý tài nguyên, chẳng hạn như tối ưu hóa năng lượng, kiểm soát giao thông và quản lý chuỗi cung ứng. Bằng cách mô hình hóa các hệ thống này như môi trường học tăng cường, các tác nhân có thể học cách đưa ra quyết định hiệu quả để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và giảm thiểu chi phí.
Trong chăm sóc sức khỏe, học tăng cường sâu có thể được sử dụng để lập kế hoạch điều trị cá nhân, khám phá thuốc và chẩn đoán y khoa. Ví dụ, nó có thể giúp xác định các chiến lược điều trị tối ưu cho bệnh nhân dựa trên tiền sử bệnh và tình trạng hiện tại của họ. Tìm hiểu thêm về vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe từ Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe .
Mặc dù học tăng cường sâu đã đạt được những kết quả ấn tượng, nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Những thách thức này bao gồm sự kém hiệu quả của mẫu, sự không ổn định trong quá trình đào tạo và khó khăn trong việc xác định các hàm phần thưởng phù hợp. Các nhà nghiên cứu đang tích cực làm việc để giải quyết những thách thức này và khám phá những ranh giới mới trong học tăng cường sâu, chẳng hạn như học tăng cường đa tác nhân, học tăng cường phân cấp và học tăng cường siêu cấp.
Khi học tăng cường sâu tiếp tục phát triển, nó được kỳ vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế, thúc đẩy đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Để biết thêm về tác động rộng hơn của AI, hãy truy cập Ultralytics .
