Hlboké učenie s posilňovaním: Zmena v AI
Hlboké učenie s posilňovaním (DRL) umožňuje vytvárať inteligentných agentov, ktorí sa automaticky učia robiť správne rozhodnutia. Technika RLHF výrazne zlepšila jazykové modely ako ChatGPT a DRL mení spôsob riešenia komplexných problémov – od Atari hier po optimalizáciu reklamy.
Prednáška Stanford CS230 z októbra 2025 sa venovala fascinujúcemu svetu hlbokého učenia s posilňovaním (Deep Reinforcement Learning – DRL). Pôvodne plánovaná na tému interpretovateľnosti neurálnych sietí, prednášajúci Andrew Ng a Kian Katanforoosh ju presunuli k DRL kvôli nedostatku základných vedomostí poslucháčov. Dozvieme sa, ako kombinácia hlbokého učenia a posilňovacieho učenia umožňuje vytvárať inteligentných agentov, ktorí sa automaticky učia robiť správne rozhodnutia. Od Atari hier až po optimalizáciu marketingových kampaní – DRL mení spôsob, akým pristupujeme k riešeniu komplexných problémov. A vďaka technike RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) sme videli obrovský posun v oblasti jazykových modelov, ako je ChatGPT.
Kľúčové poznatky
- DRL je kombinácia: Hlboké učenie a posilňovacie učenie sa spájajú, aby vytvorili agentov schopných učiť sa robiť dobré rozhodnutia automaticky.
- Posilňovacie učenie vs. Supervízované učenie: Na rozdiel od supervízovaného učenia, ktoré využíva označené dáta (príklady), posilňovacie učenie sa učí prostredníctvom skúseností a interakcie s prostredím.
- RLHF – Revolúcia v jazykových modeloch: Táto technika výrazne zlepšila výkon jazykových modelov, ako je ChatGPT, pomocou ľudskej spätnej väzby.
- DQNs – Neurálne siete pre rozsiahle prostredia: Deep Q-Networks (DQNs) využívajú neurónové siete na odhadovanie hodnoty akcií v rôznych situáciách, čo umožňuje riešiť problémy s obrovským množstvom možností.
- Výzvy a riešenia: Prednáška sa dotkla výziev spojených s trénovaním DRL agentov, ako sú lokálne minima a potreba vyvažovania medzi skúmaním nových možností a využívaním známych stratégií.
Posilňovacie učenie: Učenie sa hrou
Predstavte si, že učíte robota hrať hru. Nemôžete mu povedať presne, čo má robiť v každej situácii. Namiesto toho ho necháte skúšať a odmeníte ho za dobré kroky a potrestáte za zlé. To je základ posilňovacieho učenia.
Agent (robot) interaguje s prostredím (hrou). V každom stave (situácii v hre) agent vykonáva akciu (pohyb, stlačenie tlačidla). Prostredie reaguje a poskytne odmenu (bod za získanie pokladu, strata života). Agent sa tak učí, ktoré akcie vedú k najvyššiemu celkovému zisku.
Od Atari hier po optimalizáciu reklamy: Kde sa DRL používa?
DRL už dokázalo dosiahnuť neuveriteľné výsledky v rôznych oblastiach:
- Hry: Superhuman výkon v hrách, ako sú Atari, Go (AlphaGo) a komplexné stratégie, ako sú Starcraft a Dota.
- Autonómne riadenie: Učí autá jazdiť samostatne.
- Robotika: Pomáha robotom vykonávať zložité úlohy.
- Marketing: Optimalizuje marketingové kampane pre maximálny dosah a konverziu.
Q-tabuľky, Bellmanova rovnica a DQNs: Ako to funguje?
V posilňovacom učení je kľúčový koncept Q-tabuľka. Táto tabuľka ukladá očakávanú odmenu za vykonanie určitej akcie v danom stave. Bellmanova rovnica nám hovorí, ako vypočítať optimálne hodnoty Q pomocou okamžitej odmeny a zľavenej budúcej odmeny.
Problém nastáva, keď je stavový priestor príliš veľký (ako napríklad v Go). Tu prichádzajú na scénu Deep Q-Networks (DQNs). DQNs používajú neurónové siete ako aproximátory funkcií na odhadovanie hodnoty Q pre rôzne stavy a akcie.
Tréning s RLHF: Učíme jazykové modely pomocou ľudí
Prednášajúci sa venoval aj fascinujúcej téme Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), ktorá výrazne zlepšila výkon jazykových modelov, ako je ChatGPT. Proces začína Supervízovaným Fine-Tuningom (SFT), kde je jazykový model trénovaný na množstve ľudsky napísaných promptov a odpovedí. Následne sa vytvorí Reward Model (RM), ktorý sa učí predikovať preferencie ľudí medzi rôznymi odpoveďami. Nakoniec sa jazykový model trénuje pomocou posilňovacieho učenia, pričom RM ho vedie k generovaniu odpovedí, ktoré ľudia uprednostňujú.
Záverečné úvahy a odkazy
Hlboké učenie s posilňovaním predstavuje obrovský pokrok v oblasti umelej inteligencie. Aj keď má svoje výzvy (napríklad náročnosť trénovania a potreba dobre definovanej odmeny), jeho potenciál je rozsiahly. Od automatizácie komplexných úloh až po vytváranie inteligentnejších a intuitívnejších systémov – DRL bude zrejme hrať kľúčovú úlohu v budúcnosti AI.
Odkazy:
Približne 237 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.19 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()