מהי למידה באמצעות חיזוקים?

למידה באמצעות חיזוקים היא תבנית של למידת מכונה (ML) שמאפשרת למודלים של בינה מלאכותית למקד את תהליך קבלת ההחלטות שלהם במשובים חיוביים, נייטרליים ושליליים שמסייעים להם להחליט אם לחזור על פעולה בהינתן נסיבות דומות למידה באמצעות חיזוקים מתרחשת בסביבת חקר כיוון שמפתחים מנסים להשיג מטרה מוגדרת, מה שהופך אותה לשונה מלמידה מונחית ולמידה לא מונחית.

בלמידה באמצעות חיזוקים, האלגוריתם פועל עם סל נתונים ללא תווית שמתמקד בתוצאה ספציפית. כל שלב שמבוצע על ידי האלגוריתם לצורך חקירת סל הנתונים יוצר משוב, חיובי, שלילי או נייטרלי. משוב זה הוא חלק ה"חיזוקים" של תהליך הלמידה – עם הצטברות המשוב הוא תומך בהחלטה להתקדם בנתיב חיובי או להימנע מנתיב שלילי. בסופו של דבר, המודל יכול לקבוע את האסטרטגיה הטובה ביותר להשגת תוצאה. מכיוון שהאלגוריתם מביא בחשבון את המטרה העיקרית של התמונה כוללת, נתיב זה עשוי לכלול תהליך של דחיית סיפוקים ולצבור השלכות שליליות קטנות יותר על מנת להשיג את התוצאה הרצויה.

זה נשמע מוכר מכיוון שלמידה באמצעות חיזוקים מחקה את תהליך הלמידה הטבעית. שבחים ותגמולים יחד עם השלכות שליליות מיידעים על הגבולות של מוחות מתפתחים, מחזקים הנחיות לאינטראקציה עם והעולם ולהצלחה בעולם, בין אם מדובר בבעל חיים צעיר שצד מזון או בילד שלומד לזהות סמלים. מכיוון שלמידה באמצעות חיזוקים פועלת בדומה ללמידה בעולם האמיתי, היא שימושית בתרחישים מורכבים ופתוחים שבהם אסטרטגיה לטווח ארוך עשויה להיות חשובה יותר מתוצאה מיידית.

בסביבות עם כללים, מגבלות, יחסים מחוברים או דינמיים, למידה באמצעות חיזוקים מביאה ניואנסים למודל קבלת החלטות על ידי טיפוח ההבנה של ההשלכות של פעולות. ברמה הטכנית, למידה באמצעות חיזוקים מספקת גמישות רבה יותר מאשר למידה מונחית, מכיוון שהיא לא מסתמכת על סלי נתונים עם תוויות. במקום זאת, מודלים לומדים באמצעות ניסוי, ויוצרים יכולת הסתגלות שמובילה למגוון רחב יותר של פתרונות על פני טווח שלם של הצלחה. המודלים יכולים להסתגל להשלכות.

מהי למידה באמצעות חיזוקים?

למידה באמצעות חיזוקים היא המקום שבו מודלים ממקדים את תהליך קבלת ההחלטות שלהם בהתבסס על חיזוקים חיוביים, נייטרליים ושליליים. זו אפשרות יעילה לאימון מודלים של למידת מכונה במספר נסיבות. למידה באמצעות חיזוקים מתאימה במיוחד כאשר המטרה היא הבנת האסטרטגיות שעומדות מאחוריי תוצאות מוצלחות ולא ייצור עצי החלטה פשוטים יותר.

לדוגמה, אם מודל בינה מלאכותית משלים בהצלחה רמה במשחק, הוא עשוי לזכות בנקודות בונוס או בקידום רמה. חיזוק נייטרלי, לעומת זאת, מתייחס למצבים שבהם לא ניתנים תגמולים או עונשים ובדרך כלל משתמשים בו כאשר לפעולות המודל אין השפעה משמעותית על המטרה הכוללת או על היעד הכולל. חיזוק שלילי כרוך בקנסות כאשר המודל מבצע פעולות לא רצויות או נכשל בהשגת התוצאה הרצויה. לדוגמה, אם בינה מלאכותית מבצעת מהלך אסור או לא מוצלח במשחק, ייתכן שהיא תיענש בניכוי נקודות או בכך שהיא תורד לרמה נמוכה יותר.

תרחישי שימוש אידיאליים ללמידה באמצעות חיזוקים כוללים

• משחקים: היריבים המוקדמים ביותר של משחקי שחמט במחשב נבנו על בסיס סדרה של כללי if/then. באמצעות למידה באמצעות חיזוקים, המודל מקבל צריכה אורגנית רחבה יותר של מצבים, אפשרויות ותוצאות, ויוצר תהליך קבלת החלטות מורכב שמביא ליריב CPU מתוחכם יותר.
• בינה מלאכותית גנרטיבית: למידה באמצעות חיזוקים יכולה להיות חלק מתשתית למידת מכונה עבור מודל בינה מלאכותית גנרטיבית. אם המודל מפיק תמונות, טקסט או שמע, למידה באמצעות חיזוקים מאפשרת גישה של ניסוי וטעייה לקביעה ולמיקוד הדיוק של מנחים ושל פלטים.
• שיווק: כל מעורבות שיווקית היא הזדמנות ללמידה באמצעות חיזוקים. בין אם הלקוחות פתחו דפים, לחצו עליהם ונשארו בהם - או לא - יוצע חיזוק חיובי וחיזוק שלילי, שיוזן בחזרה למודל כדי ליצור פרופיל לקוח מדויק יותר.
• מנועי המלצה: מודל המלצה מקבל חיזוק חיובי באמצעות המעורבות שהתקבלה עבור כל הצעה. הדבר מוביל לדפוסים המתבססים על דגם מדויק יותר של פרופילי לקוחות.
• מכוניות אוטונומיות: על ידי למידה בסביבות מבוקרות ומדומות, מודלים של מכוניות אוטונומיות יכולים להשיג עומק של הבנה לנסיבות מורכבות למצב. מכיוון שנהיגה יוצרת כל כך הרבה דרישה להחלטות מהרגע להרגע עם גורמים כגון קרבה, מהירות, מזג אוויר וסכנות, למידה באמצעות חיזוקים מאפשרת טווח של תגובות למיקוד תהליך קבלת ההחלטות במודלים.

בכל המקרים האלה, השלבים הראשונים של האימון דומים לשלבים שבהם פעוט מתחיל להבין את העולם. עד שהמודל מגיע לשלב הייצור, אפשר להחשיב אותו לבוגר או למבוגר שמסוגל לקבל החלטות מדויקות תוך למידה מתמדת כדי למקד את רמת הדיוק הזו - ועם הנסיבות והמשאבים הנכונים, אפילו להשיג שליטה בנושא, בין אם מדובר בלשחק משחק כמו שחמט או במתן המלצות שתמיד יעניינו את הלקוח.

שאלות נפוצות בנושא למידה באמצעות חיזוקים

האם למידה באמצעות חיזוקים למידת מכונה או בינה מלאכותית?

למידה באמצעות חיזוקים היא טכניקת למידת מכונה שבה ניתן להשתמש לאימון מערכות לקבלת החלטות על בסיס קבלת משוב חיובי, נייטרלי ושלילי. מודל למידת מכונה המשתמש בלמידה באמצעות חיזוקים יכול להיות חלק ממודל בינה מלאכותית גדול יותר שנועד לדמות תגובות אנושיות לנסיבות או למצבים מסוימים.

מהם שלושת הסוגים העיקריים של למידה באמצעות חיזוקים?

שלושת הסוגים העיקריים של למידה באמצעות חיזוקים הם

• מבוססת מודלים: סביבה נוצרת כדי שהמודל יוכל לבצע חקירה חופשית, מכיוון שהוא קובע את הפרמטרים שלו כדי ליצור את הנתיב הטוב ביותר להצלחה.
• מבוססת מדיניות: הקשרים בין אסטרטגיות פוטנציאליות (מדיניות), פעולות (ערכים) ותוצאות נבדקים לפני שהמודל קובע איזו מדיניות מגיעה לרמת ההצלחה הגבוהה ביותר.
• מבוססת ערך: הסביבה הנוכחית ביחס לפעולות (ערכים) ספציפיות נבדקת לפני שהמודל קובע איזה ערך מגיעה לרמת ההצלחה הגבוהה ביותר.

מה ההבדל בין למידה מונחית ללמידה באמצעות חיזוקים?

למידה מונחית משתמשת בסלי נתונים עם תוויות כדי לאמן מודלים כך שיוכלו להשיג במדויק תוצאות צפויות. למידה באמצעות חיזוקים משתמשת בגישה יותר חקירתית, מספקת סביבה פתוחה עבור המודל לחקור אסטרטגיות שונות ואפשרויות שונות עד להשגת התוצאה הרצויה.