Лекция 10: Введение в обучение с подкреплением и мировоззрение

• Лекция посвящена обучению с подкреплением, новому направлению в робототехнике.  

• Рассматриваются основные принципы и методы обучения с подкреплением, включая итерацию политики.  

• Обсуждаются ключевые проблемы робототехники, включая искусственный интеллект и обучение с подкреплением.  

• Рассматриваются возможности использования машинного обучения и искусственного интеллекта для решения сложных задач.  

• Объясняется, как обучение с подкреплением может быть использовано в робототехнике для решения задач последовательного принятия решений.  

• Упоминается, что обучение с подкреплением позволяет роботам научиться решать задачи с минимальными затратами времени и ресурсов.  

• Рассматриваются проблемы, связанные с переносом алгоритмов обучения с подкреплением на роботов, включая неопределенность и адаптацию к изменяющимся условиям.  

• Упоминается, что обучение с подкреплением может быть как контролируемым, так и неконтролируемым методом.  

• В основе процесса обучения с подкреплением лежит агент, который учится и принимает решения.  

• Агент состоит из нескольких компонентов, включая состояние, политику, функцию оценки и модель.  

• Цель агента - максимизировать совокупное вознаграждение, которое эквивалентно сумме его индивидуальных вознаграждений.  

• Функция значения определяет, насколько ценным является данное состояние.  

• Функция q определяет ценность состояния и действия.  

• Функция q может быть записана как функция состояния и действия.  

• История - это последовательность действий, наблюдений и вознаграждений, которые агент воспринимает на протяжении времени.  

• История может быть использована для построения состояния, которое представляет более полную картину окружающей среды.  

• В игре в го состояние игры - это полное состояние доски, в то время как в настольном теннисе состояние агента может быть состоянием ракетки и мяча.  

• В случае автономного робота, его состояние может отличаться от модели окружающей среды, так как робот имеет ограниченную видимость.  

• В обучении с подкреплением, роботы живут по траекториям опыта, где опыт дается через последовательности действий и вознаграждений.  

• Модель окружающей среды описывает динамику, как среда переходит из одного состояния в другое.  

• Функция плотности вероятности моделирует этот переход и определяет динамику окружающей среды.  

• Четыре основные проблемы: обучение, планирование, прогнозирование и контроль.  

• Политика агента определяет его поведение и может быть детерминированной или стохастической.  

• Ценность выражает желательность в неопределенном будущем, а вознаграждение - мгновенную желательность.  

• Коэффициент дисконтирования (гамма) позволяет рассматривать непрерывные задачи с неопределенным горизонтом.  

• Большая гамма отдает предпочтение будущим наградам, а меньшая - близорукой интерпретации вознаграждений.  

• Функция ценности отвечает на вопрос о том, насколько хорошо находиться в данном состоянии.  

• Уравнение Беллмана выражает взаимосвязь между значением состояния и значениями его последующих состояний.  

• Агенты часто аппроксимируют функцию значений, когда пространства состояний и действий ограничены.  

• Оптимальная функция стоимости и политика могут быть получены, если известно решение уравнения Беллмана.  

• Уравнение оптимальности Беллмана выражает, что значение действия должно быть равно ожидаемой отдаче от наилучшего действия в данном состоянии.  

• Оптимальная политика максимизирует общие действия и использует оптимальное значение на следующем шаге.  

• Цель агента - максимизировать дисконтированную сумму вознаграждения, найдя наилучшую политику.  

• Уравнение Беллмана позволяет найти оптимальную политику и функцию стоимости.  

• Рассматриваются четыре различных уравнения Беллмана, которые можно решить с помощью методов первого принципа.  

• Уравнения обновляются, что позволяет решать проблемы прогнозирования линейными методами.  

• Оператор max в уравнениях оптимальности подразумевает нелинейность, поэтому приходится прибегать к итерационным методам.  

• Рассматривается пример игры с сетевым миром и агентом с фиксированной политикой.  

• Учитывается случайное блуждание, отскок от стены и вознаграждение в виде минус единицы за каждый шаг.  

• Значения вычисляются с помощью функции value и уравнения обновления.  

• Значения в состояниях соответствуют отрицательному количеству шагов, необходимых для перехода в конечное состояние.  

• Улучшение политики возможно, если использовать текущие оценки для обновления политики и выбора "жадного" действия.  

• Теорема улучшения политики гласит, что если pi и pi prime являются детерминированными политиками, то политика pi prime больше или равно числу pi.  

• Итерация политики объединяет оценку политики и улучшение политики для достижения оптимальных функций ценности и действий.  

• Итерация политики является обобщением идеи улучшения политики и оценки политики.  

• RL первоначально был успешным в игре в нарды с использованием обучения временным различиям.  

• Успех RL в играх Atari и Go был достигнут с использованием алгоритмов DQN и Alpha Zero.  

• RL также успешно применяется в игре StarCraft, где агент должен был иметь опыт игры около 200 лет для обучения политике.  

• Определение цели и присвоение кредита являются сложными проблемами в RL.  

• Безопасность является проблемой в робототехнике, так как роботы могут выполнять потенциально опасные действия.  

• Переход от симуляции к реальному миру является сложной задачей, так как политики, обученные в симуляции, должны быть перенесены в реальный мир.  

• В статье, опубликованной в прошлом году, рассматривается проблема покрытия, где агенты должны работать сообща для максимально эффективного распределения по пространству.  

• В эксперименте, агенты учатся общаться друг с другом и координировать свои действия, используя метод машинного обучения и обучение с подкреплением.  

• В случае, когда агент заинтересован в своих интересах, его коммуникативные паттерны сильно отличаются от тех, которые усваивают агенты в условиях сотрудничества.  

• В другом примере, робот пытается совершить кругосветное путешествие в динамичной и плотной среде, используя обучение с подкреплением в рамках парадигмы имитационного обучения.  

• Гибкость в получении вознаграждения в сочетании с экспертным алгоритмом позволяет роботам хорошо работать в реальных сценариях, где эксперт информация полезна, но должна использоваться совместно с адаптацией к отклонениям в реальном мире.  

• Одно из решений - роботизированные фермы, которые позволяют распараллелить процедуру обучения, но также подразумевают ограниченный физический пространство и параметризацию задачи.  

• Другие идеи включают работу над реальной платформой моделирования, нормализацию результатов наблюдений и внедрение политики, предварительно настроенной в симуляторе, в реальный мир.  

• В исследовании, описанном в видео, авторы решили потренироваться на симуляторе, выработать правильную политику и затем перенести ее в реальный мир для точной настройки на физической платформе.  

• В видео обсуждается идея использования смешанной реальности для обучения роботов.  

• В этом подходе, роботы учатся водить машину по имитированному шоссе, обгонять друг друга и преодолевать статичные препятствия.  

• Для этого используется заранее подготовленная политика, которую роботы изучают в процессе моделирования.  

• Затем эта политика внедряется на физическую платформу, где робот учится использовать ее в смешанной реальности.  

• В видео обсуждаются технологические факторы, которые делают тему роев роботов актуальной.  

• Это включает в себя падение цен на различные компоненты, конвергенцию бытовой электроники и робототехники, а также массовую доступность искусственного интеллекта и методов прогнозной аналитики.  

• В качестве примера, видео показывает эксперимент, в котором транспортные средства, обладающие коммуникационными способностями, учатся взаимодействовать друг с другом для решения задач более высокого порядка.  

• В видео обсуждаются четыре проблемы, связанные с разработкой моделей управления для больших групп роботов: сложность координации их действий, проблема коммуникации, устойчивость к сбоям и гетерогенность.  

• В заключение, видео подчеркивает важность устойчивости к сбоям и гетерогенности в мультироботных системах, чтобы они могли решать сложные проблемы в реальном мире.  

• Роботы могут взаимодействовать друг с другом, чтобы безопасно менять полосы движения и избегать столкновений с пешеходами.  

• Если роботы не сотрудничают, возможны два опасных исхода: столкновение с пешеходом или попытка перестроиться на другую полосу, но другие роботы не реагируют.  

• Роботы сталкиваются с сложными задачами навигации и исследований в глубоководных районах, туннелях, шахтах, ядерных объектах и космическом пространстве.  

• Slam является общей основой для решения этих проблем, так как позволяет одновременно локализовать и составлять карту.  

• Робототехника и искусственный интеллект могут снять с людей ответственность и изменить структуру рабочей силы.  

• Робототехника может вызвать нежелательные изменения в поведении человека и неэтичное применение в военных действиях.  

• Чрезмерная зависимость от робототехники может привести к делегированию задач, которые должны оставаться под контролем человека.  

• Разработка законов и адаптация их к новым ситуациям.  

• Образование играет важную роль в обучении людей навыкам, необходимым для сохранения этики и норм.  

• Разработка систем, которые понимают поведение человека и адаптируются к нему.  

• Внедрение четких этических принципов на правительственном, академическом и корпоративном уровнях.  

• Постепенное внедрение искусственного интеллекта для адаптации и понимания того, что нужно делать для защиты ценностей.  

• Обзор всех модулей курса, включая понимание компонентов робота и автономных агентов.  

• Цель курса - научить создавать крутые вещи с помощью искусственного интеллекта.  

• Красота мультиагентных систем и систем с несколькими роботами.  

• Возможность достижения сверхлинейных результатов при использовании нескольких роботов.  

• Просьба к студентам оставить отзывы о курсе и связаться с автором для участия в исследованиях.