Политика – это стратегия, определяющая выбор действий агента в каждом состоянии. Политика может быть детерминированной, когда одно и то же состояние всегда приводит к одному и тому же действию, или стохастической, когда действия выбираются с определенной вероятностью. Политика является центральным компонентом процесса обучения, так как именно она определяет поведение агента в любой ситуации. Оптимальная политика максимизирует ожидаемую суммарную награду агента в долгосрочной перспективе.
Взаимодействие этих компонентов формирует основу процесса усиленного обучения. Агент, используя политику, выбирает действия на основе текущих состояний, получает награды и обновляет свою политику, стремясь улучшить свою стратегию действий для максимизации наград. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не научится действовать оптимально в заданной среде.
Исторический контекст и развитие RL
Усиленное обучение берет свои корни из теории управления и поведенческой психологии. В 1950-х годах Ричард Беллман разработал метод динамического программирования и ввел концепцию Беллмановского уравнения, которое стало фундаментом для многих методов RL. Беллмановское уравнение описывает оптимальное поведение агента, позволяя определить наилучшие действия для максимизации наград. Эти идеи были важными шагами вперед, но их практическое применение оставалось ограниченным из-за недостаточных вычислительных мощностей и сложности задач.
В 1980-х годах были предложены первые алгоритмы, такие как метод Монте-Карло и Q-Learning, которые позволили применять усиленное обучение в более широком спектре задач. Метод Монте-Карло основывается на статистическом моделировании и используется для оценки функций ценности на основе случайных проб. Q-Learning, предложенный Уоткинсом в 1989 году, стал важным прорывом, поскольку позволял агентам обучаться без необходимости полного знания модели среды. Эти алгоритмы сделали RL более доступным и эффективным, что привело к первым успешным применениям в области робототехники и управления, где агенты могли учиться сложным задачам автономно.
С начала 2000-х годов, с развитием вычислительных мощностей и появлением глубокого обучения, RL стало активно применяться в сложных задачах, требующих обработки больших объемов данных. Глубокие нейронные сети начали использоваться для представления сложных функций ценности и политик, что позволило решать задачи, которые ранее считались невозможными. Одним из значительных успехов этого периода стала система AlphaGo от DeepMind, которая смогла победить чемпиона мира по игре Го, используя комбинацию глубокого обучения и методов RL. Этот успех продемонстрировал потенциал RL в решении задач, требующих стратегического мышления и планирования на несколько шагов вперед.