อะไรคือ Reinforcement Learning?

อะไรคือ Reinforcement Learning?

เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง (Reinforcement Learning) คือเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ผ่านการทำซ้ำของการกระทำและการให้รางวัลที่เกี่ยวข้อง ตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงจะทดลองใน環境และทำการกระทำที่ได้รับการตอบแทนเมื่อทำการกระทำที่ถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนจะเรียนรู้ที่จะทำการกระทำที่จะเพิ่มรางวัลให้สูงสุด นั่นคือคำจำกัดความอย่างง่ายของเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง แต่การดูรายละเอียดของแนวคิดเบื้องหลังเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงจะช่วยให้คุณเข้าใจมันในระดับที่ลึกกว่า

คำว่า “เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง” มาจากแนวคิดเรื่องการเสริมแรงในจิตวิทยา ดังนั้น มาทำความเข้าใจแนวคิดเรื่องการเสริมแรงในจิตวิทยากันก่อน การเสริมแรงในจิตวิทยาหมายถึงสิ่งที่เพิ่มความน่าจะเป็นที่จะเกิดพฤติกรรมหรือการกระทำใดๆ นี้เป็นแนวคิดหลักของทฤษฎีการเรียนรู้แบบอ็อพเพอเรนท์ (Operant Conditioning) ที่เสนอโดยนักจิตวิทยา B.F. Skinner ในบริบทนี้ การเสริมแรงคือสิ่งที่ทำให้พฤติกรรมใดๆ เกิดขึ้นบ่อยขึ้น หากเราคิดถึงการเสริมแรงสำหรับมนุษย์ สิ่งเหล่านี้อาจเป็นคำชมเชย การเพิ่มเงินเดือน ของเล่น หรือกิจกรรมที่สนุกสนาน

ในความหมายดั้งเดิมของจิตวิทยา มีการเสริมแรงสองประเภท คือ การเสริมแรงบวกและลบ การเสริมแรงบวกคือการเพิ่มสิ่งใดๆ เพื่อเพิ่มพฤติกรรม เช่น การให้ของเล่นแก่สุนัขเมื่อมัน表现ดี การเสริมแรงลบคือการเอาสิ่งใดๆ ออกเพื่อกระตุ้นพฤติกรรม เช่น การปิดเสียงดังเพื่อกระตุ้นสุนัขที่กลัวออกมา

การเสริมแรงบวกและลบ

การเสริมแรงบวกจะเพิ่มความถี่ของพฤติกรรม ในขณะที่การเสริมแรงลบจะลดความถี่ของพฤติกรรม โดยทั่วไป การเสริมแรงบวกเป็นรูปแบบที่ใช้บ่อยที่สุดในการเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง เนื่องจากช่วยให้โมเดลเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้ดีขึ้น นอกจากนี้ การเสริมแรงบวกยังช่วยให้โมเดลเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมได้อย่างยั่งยืน ซึ่งสามารถกลายเป็นรูปแบบที่คงอยู่ได้นาน

ในทางกลับกัน การเสริมแรงลบจะทำให้พฤติกรรมเกิดขึ้นบ่อยขึ้น แต่จะใช้เพื่อรักษามาตรฐานการทำงานขั้นต่ำมากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด การเสริมแรงลบในเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงสามารถช่วยให้โมเดลหลีกเลี่ยงการกระทำที่ไม่พึงประสงค์ แต่ไม่สามารถกระตุ้นให้โมเดลค้นหาการกระทำที่ต้องการได้

การฝึกอบรมตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง

เมื่อตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงถูกฝึกอบรม จะมีส่วนประกอบหรือสถานะที่ใช้ในการฝึกอบรม 4 อย่าง ได้แก่ สถานะเริ่มต้น (State 0) สถานะใหม่ (State 1) การกระทำ และรางวัล

ลองนึกภาพว่าเรากำลังฝึกอบรมตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงเพื่อเล่นเกมแพลตฟอร์ม โดยมีเป้าหมายคือการเดินไปสุดจอโดยการเคลื่อนไปทางขวา สถานะเริ่มต้นของเกมจะถูกดึงมาจากสภาพแวดล้อม ซึ่งหมายความว่าเฟรมแรกของเกมจะถูกวิเคราะห์และส่งไปยังโมเดล จากข้อมูลนี้ โมเดลจะต้องตัดสินใจว่าจะทำการกระทำใด

ในช่วงแรกของการฝึกอบรม การกระทำเหล่านี้จะเกิดขึ้นแบบสุ่ม แต่เมื่อโมเดลได้รับการเสริมแรง การกระทำบางอย่างจะกลายเป็นเรื่องธรรมดา เมื่อการกระทำถูกทำแล้ว สภาพแวดล้อมของเกมจะถูกอัปเดตและสถานะใหม่หรือเฟรมใหม่จะถูกสร้างขึ้น หากการกระทำที่ทำโดยตัวแทนผลิตผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น ในกรณีนี้ตัวแทนยังคงอยู่และไม่ถูกโจมตีโดยศัตรู รางวัลบางอย่างจะถูกมอบให้กับตัวแทนและจะทำให้การกระทำนั้นเกิดขึ้นบ่อยขึ้นในอนาคต

ระบบพื้นฐานนี้จะเกิดขึ้นซ้ำๆ และในแต่ละครั้ง ตัวแทนจะพยายามเรียนรู้และเพิ่มรางวัลให้สูงสุด

งานแบบเอพิโซดิกและงานแบบต่อเนื่อง

งานเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก ได้แก่ งานแบบเอพิโซดิกและงานแบบต่อเนื่อง

งานแบบเอพิโซดิกจะทำการฝึกอบรมและปรับปรุงประสิทธิภาพจนกว่าเกณฑ์ปลายจะถูกตั้งและการฝึกอบรมจะถูกยุติ ในเกมส์ นี่อาจเป็นการสุดจอหรือตกเป็นเหยื่อของอันตราย เช่น คมดาน ในทางกลับกัน งานแบบต่อเนื่องไม่มีเกณฑ์ปลายและจะทำการฝึกอบรมต่อไปจนกว่านักวิศวกรตัดสินใจหยุดการฝึกอบรม

มอนเตการ์โลและเทมปอรัลดิฟเฟอเรนซ์

มีสองวิธีหลักในการเรียนรู้หรือฝึกอบรมตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง ในวิธีมอนเตการ์โล รางวัลจะถูกมอบให้กับตัวแทนเมื่อสิ้นสุดการฝึกอบรมเท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อเกณฑ์ปลายถูกตั้ง โมเดลจะเรียนรู้ว่าทำงานได้ดีเพียงใด และสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการอัปเดตและปรับปรุงประสิทธิภาพในการฝึกอบรมครั้งถัดไป

วิธีเทมปอรัลดิฟเฟอเรนซ์แตกต่างจากวิธีมอนเตการ์โลในด้านที่การประมาณค่าหรือการประเมินรางวัลจะถูกอัปเดตระหว่างการฝึกอบรม ไม่ใช่เมื่อสิ้นสุดการฝึกอบรมเท่านั้น เมื่อโมเดลเคลื่อนไปสู่ขั้นตอนถัดไป ค่าประเมินจะถูกอัปเดต

การสำรวจและใช้ประโยชน์

การฝึกอบรมตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงเป็นเรื่องของการสร้างสมดุลระหว่างสองมาตรการ ได้แก่ การสำรวจและการใช้ประโยชน์

การสำรวจคือการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม ในขณะที่การใช้ประโยชน์คือการใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้วเพื่อสร้างรางวัล หากตัวแทนเพียงแต่สำรวจและไม่ได้ใช้ประโยชน์จากการกระทำ ก็จะไม่สามารถทำการกระทำที่ต้องการได้ ในทางกลับกัน หากตัวแทนเพียงแต่ใช้ประโยชน์จากการกระทำและไม่ได้สำรวจ ก็จะไม่สามารถค้นพบยุทธวิธีใหม่ๆ ในการสร้างรางวัล ดังนั้น การสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์จึงเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง

กรณีการใช้งานของเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง

เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงสามารถใช้ได้ในหลากหลายกรณี และเหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้งานที่ต้องอัตโนมัติ

การอัตโนมัติของงานที่ทำโดยหุ่นยนต์ทางอุตสาหกรรมเป็นหนึ่งในกรณีที่เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงมีประโยชน์ เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงสามารถใช้ได้ในการแก้ปัญหาเช่นการทำเหมืองข้อมูลและการสร้างแบบจำลองที่สามารถสรุปข้อความยาวๆ ได้ นักวิจัยกำลังทดลองใช้เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงในด้านสุขภาพ โดยใช้ตัวแทนเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงในการจัดการนโยบายการรักษา เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงยังสามารถใช้ในการปรับแต่งวัสดุการศึกษาให้เหมาะสมกับนักเรียน

สรุปเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิง

เรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงเป็นวิธีการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจและบางครั้งอาจน่าประหลาดใจ การฝึกอบรมตัวแทนผ่านเรินฟอร์ซเมนท์เลิร์นนิงอาจซับซ้อนและยาก แต่ถ้าสำเร็จ ตัวแทนสามารถทำการกระทำที่ซับซ้อนภายใต้สภาพแวดล้อมที่หลากหลาย