Einfach erklärt: Reinforcement Learning

In der spannenden Welt der künstlichen Intelligenz gibt es eine faszinierende Technik, die Maschinen ermöglicht, durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen: das sogenannte „Reinforcement Learning“. In diesem Artikel möchte ich Sie mit auf eine Reise nehmen und Ihnen einen leicht verständlichen Einblick in diese innovative Methode geben.

Reinforcement Learning ist eine Technik der künstlichen Intelligenz, bei der ein Agent (Programm / Roboter) durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt. Der Agent trifft dabei Aktionen und erhält als Feedback Belohnungen oder Bestrafungen basierend auf den Ergebnissen seiner Handlungen. Das Ziel ist es, eine optimale Strategie zu entwickeln, um die Belohnung zu maximieren und die Bestrafung zu minimieren, indem der Agent durch wiederholtes Lernen aus Erfahrungen seine Entscheidungen verbessert.

 

 

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) ist eine Kategorie des maschinellen Lernens, bei der ein Agent in einer Umgebung lernen soll, wie er Aktionen auswählt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Es ähnelt dem Lernprozess eines Menschen oder Tieres, der durch Erfahrung und Interaktion mit der Umwelt lernt.

Für jede Aktion, die der Agent ausführt, erhält er ein Feedback in Form einer Belohnung oder Strafe.

Das Ziel des Agenten ist es, durch das Lernen aus diesen Rückmeldungen eine Strategie zu entwickeln, die es ihm ermöglicht, langfristig eine hohe Belohnung zu erhalten.

Die Grundidee hinter Reinforcement Learning ist, dass der Agent seine Entscheidungen basierend auf Belohnungen optimiert, um eine bestimmte Zielfunktion zu maximieren. Dabei muss der Agent sowohl kurzfristige Belohnungen als auch langfristige Auswirkungen seiner Handlungen berücksichtigen, da eine kurzfristige Belohnungsoptimierung nicht zwangsläufig zu einer optimalen Lösung führt.

 

Wie funktioniert Reinforcement Learning?

Der Prozess des Reinforcement Learning lässt sich in mehreren Schritten beschreiben:

1. Umgebung
2. Agent
3. Zustände & Aktionen
4. Belohnungen & Strafen
5. Exploration vs. Exploitation
6. Lernprozess
7. Zyklus

 

Die Umgebung: Zunächst wird eine Umgebung definiert, in der der RL-Agent agieren darf. Die Umgebung kann real oder simuliert sein und besteht aus verschiedenen Zuständen und möglichen Aktionen. Der Agent interagiert mit der Umgebung und führt Aktionen aus, um Zustandsübergänge zu erzeugen.

Der Agent: Der Agent ist das künstliche intelligente System, das lernen soll, wie es in der gegebenen Umgebung die besten Entscheidungen trifft. Der Agent kann verschiedene Typen von Policies verwenden, um seine Aktionen zu steuern. Die Policy definiert die Entscheidungsstrategie des Agenten und gibt an, welche Aktion in einem bestimmten Zustand ausgewählt werden soll.

Zustände & Aktionen: Die Umgebung hat verschiedene Zustände, die den aktuellen Zustand des Systems beschreiben. Der Agent kann Aktionen auswählen, um von einem Zustand zum nächsten zu wechseln und so die Umgebung zu beeinflussen. Ziel des Agenten ist es, durch das Lernen eine Policy zu entwickeln, die in jedem Zustand die optimale Aktion auswählt, um langfristig eine hohe Belohnung zu erhalten.

Belohnungen & Strafen: Nachdem der Agent eine Aktion in einem Zustand ausgeführt hat, erhält er von der Umgebung eine Belohnung oder Strafe. Die Belohnung dient als Feedback für die durchgeführte Aktion und hilft dem Agenten, seine Entscheidungen zu verbessern. Das Ziel des Agenten ist es, die Gesamtsumme der Belohnungen über die Zeit zu maximieren.

Exploration vs. Exploitation: Ein zentrales Problem im Reinforcement Learning ist das „Exploration vs. Exploitation“-Dilemma. Der Agent muss abwägen, ob er bereits bekannte Aktionen ausführt, um kurzfristige Belohnungen zu maximieren (Exploitation), oder ob er neue Aktionen ausprobiert, um die Umgebung besser zu erkunden und potenziell bessere Strategien zu finden (Exploration).

Lernprozess: Der Agent lernt, indem er Erfahrungen sammelt und seine Policy basierend auf den erhaltenen Belohnungen aktualisiert. Es gibt verschiedene RL-Algorithmen, die den Agenten anleiten, wie er seine Policy optimieren kann, um eine optimale Entscheidungsstrategie zu erlernen. Einer der grundlegenden Algorithmen ist das Q-Learning, das versucht, eine Funktion namens Q-Funktion zu erlernen, die den erwarteten Nutzen einer Aktion in einem Zustand angibt.

Der Zyklus: Der RL-Agent durchläuft einen iterativen Lernzyklus, bei dem er mit der Umgebung interagiert, Erfahrungen sammelt, seine Policy verbessert und so kontinuierlich besser in der gegebenen Aufgabe wird. Dieser Lernprozess kann in der Praxis viele Epochen oder Schleifen erfordern, um eine gute Entscheidungsstrategie zu erlernen.

 

Reinforcement Learning: Die Rolle der Policy in der Entscheidungsfindung

Die „Policy“ ist eine der zentralen Komponenten im Bereich des Reinforcement Learning (RL). Sie definiert die Strategie des RL-Agenten und legt fest, wie der Agent in einem bestimmten Zustand handeln soll, um eine Aktion auszuwählen. Die Policy kann in Form einer Funktion oder einer Tabelle vorliegen und enthält die Wahrscheinlichkeiten oder Entscheidungsregeln für die Auswahl von Aktionen in verschiedenen Zuständen.

 

Es gibt verschiedene Arten von Policies, die in Reinforcement Learning-Anwendungen verwendet werden:

Deterministische Policy: Eine deterministische Policy weist jedem Zustand genau eine Aktion zu, die der Agent ausführt. Das bedeutet, dass für jeden Zustand die Entscheidung eindeutig ist und keine Unsicherheit besteht. Mathematisch ausgedrückt wäre die Policy eine Funktion, die den Zustand als Eingabe erhält und die entsprechende Aktion als Ausgabe liefert.

Beispiel:

• Zustand 1: Der Roboter steht vor einer Mauer -> Aktion: Rechts abbiegen
• Zustand 2: Der Roboter befindet sich in einer freien Gasse -> Aktion: Vorwärts gehen
• Zustand 3: Der Roboter steht vor einem Hindernis -> Aktion: Links abbiegen

 

Stochastische Policy: Im Gegensatz zur deterministischen Policy besteht hier für jeden Zustand die Möglichkeit, dass der Agent eine andere Aktion mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten auswählt. Die Aktionen werden basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsverteilung gewählt, und der Agent kann verschiedene Aktionen mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten ausprobieren, um die Umgebung besser zu erkunden.

Beispiel:

• Zustand 1: Der Agent hat die Möglichkeit, entweder nach links oder rechts zu gehen.
  • Wahrscheinlichkeit für Links: 0,3
  • Wahrscheinlichkeit für Rechts: 0,7
• Zustand 2: Der Agent kann sich entscheiden, entweder vorwärts zu gehen oder zu passen.
  • Wahrscheinlichkeit für Vorwärts: 0,6
  • Wahrscheinlichkeit für Passen: 0,4

Die Wahl zwischen einer deterministischen und einer stochastischen Policy hängt von der Art des Problems ab.

 

Die Q-Funktion im Reinforcement Learning: Bewertung von Aktionen für optimale Entscheidungsstrategien

Die Q-Funktion, auch bekannt als „Action-Value-Function“ oder „Q-Wert“, ist ein zentraler Bestandteil des Q-Learning-Algorithmus im Bereich des Reinforcement Learning.

Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung von Aktionen in verschiedenen Zuständen und hilft dem Agenten dabei, eine optimale oder nahezu optimale Entscheidungsstrategie zu erlernen.

Die Q-Funktion ist mathematisch definiert als die erwartete Belohnung, die der Agent erhalten wird, wenn er eine bestimmte Aktion in einem bestimmten Zustand ausführt und dann in Übereinstimmung mit seiner aktuellen Policy weitere Aktionen auswählt. Mit anderen Worten, die Q-Funktion gibt an, wie „wertvoll“ oder „nützlich“ es ist, eine bestimmte Aktion in einem bestimmten Zustand auszuführen, unter Berücksichtigung der zukünftigen Belohnungen, die der Agent erwartet, während er seine Strategie beibehält.

Die Q-Funktion kann als eine Funktion oder Tabelle dargestellt werden, die die Q-Werte für alle möglichen Zustands-Aktions-Paare enthält. Formal ausgedrückt, ist die Q-Funktion definiert als:

Q(s, a) = Erwartete Belohnung, wenn Aktion ‚a‘ im Zustand ’s‘ ausgeführt wird, und der Agent folgt danach seiner Policy

Während des Q-Learning-Prozesses durchläuft der Agent iterative Schritte, um die Q-Funktion schrittweise zu verbessern. Der Agent interagiert mit der Umgebung, wählt Aktionen basierend auf seiner aktuellen Policy und erhält Belohnungen für seine Handlungen. Basierend auf diesen Erfahrungen und Rückmeldungen aktualisiert der Agent die Q-Werte mithilfe der sogenannten Q-Update-Regel.

 

Die Q-Update-Regel:

Berechnet die neue geschätzte Q-Wert für ein bestimmtes Zustands-Aktions-Paar durch Kombination der aktuell geschätzten Q-Werte und der erhaltenen Belohnung. Die Idee ist, den Q-Wert für eine Aktion im Zustand zu aktualisieren, indem die sofortige Belohnung für die ausgeführte Aktion hinzugefügt wird und der erwartete zukünftige Gesamtnutzen der Folgeaktionen berücksichtigt wird, die gemäß der aktuellen Policy ausgewählt werden.

Indem der Agent iterativ in der Umgebung agiert, seine Q-Werte aktualisiert und seine Entscheidungsstrategie optimiert, konvergiert die Q-Funktion schließlich gegen die optimale Q-Funktion.

Die optimale Q-Funktion gibt für jeden Zustand und jede Aktion den maximalen erwarteten Gesamtnutzen an, den der Agent erreichen kann. Sobald die optimale Q-Funktion erlernt wurde, kann der Agent eine optimale Policy ableiten, indem er einfach die Aktionen auswählt, die den höchsten Q-Wert für jeden Zustand haben.

 

 

Wann macht Reinforcement Learning Sinn?

Prinzipiell ist Reinforcement Learning für beliebige intellektuelle Aufgaben einsetzbar. Im Vergleich zu klassischen Engineering-Methoden sind keine Lösungen vom Menschen vorzugeben. Aus diesem Grund macht diese Art des Lernens in folgenden Szenarien besonders Sinn:

RL in dynamischen Umgebungen

RL ist besonders leistungsfähig, wenn es darum geht, Entscheidungen in dynamischen Umgebungen zu treffen, in denen der Agent aktiv mit seiner Umgebung interagiert. Ein anschauliches Beispiel ist der autonome Roboter, der in einem unstrukturierten Raum navigiert und durch seine Handlungen die Umgebung erkundet.

Beispielsweise Autonomer Roboter: Ein Roboter soll in einem unbekannten Raum navigieren und bestimmte Objekte sammeln. Er führt verschiedene Aktionen aus, wie Vorwärtsgehen, Links- und Rechtsabbiegen oder Stehenbleiben. Durch seine Aktionen beeinflusst der Roboter seine Position und kann so die Umgebung schrittweise erkunden. Er erhält positive Belohnungen, wenn er ein Objekt erfolgreich einsammelt, und negative Belohnungen, wenn er gegen eine Wand stößt.

 

Unvollständige Modellierung

RL bietet eine attraktive Lösung für Situationen, in denen das genaue Modell der Umgebung nicht vollständig bekannt ist. Anstatt auf umfangreiche Vorabinformationen zurückzugreifen, kann der Agent durch Interaktion mit der Umgebung selbstständig lernen und eine effektive Entscheidungsstrategie entwickeln.

Beispielsweise: Finanzportfolio-Optimierung: Die Finanzmärkte sind komplex und unvorhersehbar, und es ist schwierig, ein exaktes mathematisches Modell zu erstellen. Hier wird RL eingesetzt, um den Agenten lernen zu lassen, wie er seine Investitionen in Echtzeit anpassen kann, um die Rendite zu maximieren, basierend auf den erhaltenen Belohnungen oder Verlusten.

 

Langfristige Belohnungen

In vielen Anwendungsbereichen ist die Optimierung von kurzfristigen Belohnungen nicht ausreichend. RL ermöglicht die Berücksichtigung langfristiger Konsequenzen von Entscheidungen, was in komplexen und langfristigen Problemen von Vorteil ist.

Beispielsweise Autonomes Fahren: Ein autonomes Fahrzeug muss weitreichende Entscheidungen treffen, um sicher und effizient ans Ziel zu gelangen. Es muss nicht nur Hindernissen in der unmittelbaren Umgebung ausweichen, sondern auch langfristige Ziele wie Kraftstoffeffizienz und Verkehrsstaus berücksichtigen. RL hilft dabei, eine optimale Fahrstrategie zu erlernen, die sowohl kurzfristige Hindernisse als auch langfristige Ziele berücksichtigt.

 

Exploration und Unsicherheit

In vielen Situationen ist es notwendig, neue Handlungsstrategien zu erkunden und Unsicherheiten zu überwinden. RL ermöglicht dem Agenten, die Umgebung zu erkunden und neue Aktionen auszuprobieren, um optimale Entscheidungen zu finden.

Beispielsweise Spielstrategien: Beim Spielen von Strategiespielen wie Schach wird RL verwendet, um den Agenten gegen verschiedene Gegner zu trainieren. Der Agent kann verschiedene Spielzüge ausprobieren, um die Stärken und Schwächen seiner Gegner zu erkunden und eine effektive Strategie zu entwickeln, die sowohl gegen bekannte als auch unbekannte Gegner erfolgreich ist.