Reinforcement Learning – Übersicht
Ähnlich wie in der Verhaltenspsychologie beim Menschen nutzt das sogenannte Reinforcement Learning (RL) Mittel der Belohnung und Bestrafung. Diese Teildisziplin des maschinellen Lernens ahmt Lernprozesse nach und nutzt das Feedback, um zu lernen. Dabei gibt es unterschiedliche Anwendungsgebiete, in denen du das RL sinnvoll einsetzen kannst.
Inhaltsverzeichnis
„Eine echte künstliche Intelligenz wäre intelligent genug, um nicht zu verraten, dass sie wirklich intelligent ist.„
– George Dyson
Reinforcement Learning: Definition und Entstehungsgeschichte
Reinforcement Learning ist ein wesentlicher Aspekt innerhalb des maschinellen Lernens. Im Deutschen wird es als „bestärkendes Lernen“ bezeichnet. Im Gegensatz zu unüberwachtem und überwachtem Lernen gibt es keine vorab gekennzeichneten Daten und keine exakte Zielvorgabe. Stattdessen bedient sich das Reinforcement Learning der Methode „Trial-and-Error“. Damit probiert es verschiedene Aktionen aus und findet heraus, welche Aktionen eine Reaktion hervorrufen.
Die Grundlagen des Reinforcement Learnings gehen auf Arbeiten in der Verhaltenspsychologie und frühen KI-Forschung zurück. Google hat in den 2010er-Jahren auf dieser Basis Fortschritte gemacht. AlphaGo erlernte durch RL, wie man das komplexe Spiel Go spielt und sogar menschliche Weltmeister besiegt.
Funktionsweise des verstärkenden Lernens
Der Lernprozess des Reinforcement Learning (RL) ist dem des Menschen nachempfunden. Das System probiert verschiedene Aktionen aus und verwendet das Feedback als Lerngrundlage.
Zu Beginn werden Aktionen oft nach dem Zufallsprinzip ausprobiert. Mit der Zeit lernt das System, welche Aktionen bessere Ergebnisse liefern. Statt dem System Regeln und Handlungsgrundlagen vorzugeben, basiert Reinforcement Learning auf dem Prinzip von Belohnung und Bestrafung. Das System erhält eine Belohnung für erfolgreiche Aktionen. Es bekommt keine Belohnung oder eine Bestrafung für weniger erfolgreiche oder unerwünschte Aktionen. Durch diese Rückmeldungen kann das System lernen, welche Handlungen nützlich sind und welche nicht. Ziel ist es, die Belohnung zu maximieren.
Im Verlauf der Anwendung lernt das System, welche Aktionen welche Folgen haben. Es kann diese Kausalzusammenhänge nutzen, um komplexere Strategien zu entwickeln.
Ähnlich wie bei der operanten Konditionierung in der Verhaltenspsychologie, passt das System sein Verhalten an, um langfristig optimal zu handeln.
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Arten und Anwendungsgebiete von Reinforcement Learning
Grundsätzlich kannst du die Algorithmen, die RL verwendet, in zwei Kategorien unterteilen:
- modellbasiertes Reinforcement Learning
- modellfreies Reinforcement Learning
Das modellbasierte Reinforcement Learning kommt zum Einsatz, wenn Tests in realen Umgebungen nicht möglich sind, die notwendige Umgebung aber klar definiert ist. Anhand eines Modells kann das System darin Aktionen ausprobieren und lernen. Die Ergebnisse des Modells kannst du auf die reale Umgebung übertragen.
Beim modellfreien Reinforcement Learning wird keine genaue Umgebung benötigt. Dies ist der Fall, wenn die Umgebung komplex oder unbekannt ist. Modellfreies RL nutzt den „Trial-and-Error“-Ansatz, um durch Interaktion mit der Umwelt zu lernen.
Reinforcement Learning ist insgesamt praxisnah und wird schon heute in realen Anwendungsfällen eingesetzt: in der Robotik, bei Tests selbstfahrender Autos, im Rahmen intelligenter Verkehrsleitsysteme und im personalisierten Marketing.
Vor- und Nachteile
Wie die meisten modernen Systeme bietet das verstärkende Lernen Vorteile gegenüber anderen Systemen. Hinzu kommen Herausforderungen für Unternehmen. Die wichtigsten Punkte stellen wir dir im Folgenden vor. Tiefere Diskussionen rund um Möglichkeiten und Grenzen finden im KI-Forum statt.
Vorteile von Reinforcement Learning
Gerade in komplexen oder unbekannten Umgebungen ist Reinforcement Learning praktisch. Du hast die Möglichkeit, Regeln, Abhängigkeiten und Grenzen aufzuzeigen. Das System setzt die Vorgaben um und findet die beste Strategie heraus. Ein Beispiel ist der Straßenverkehr. Die Straßenverkehrsordnung, die Infrastruktur und die anderen Verkehrsteilnehmer machen zuverlässige Vorhersagen oder Vorausberechnungen nahezu unmöglich. Das RL-System kann aber Zusammenhänge finden und die besten Strategien etwa für selbstfahrende Fahrzeuge entwickeln.
Anders als andere Machine-Learning-Methoden lernt das System direkt aus der Interaktion mit der Umgebung. Menschliches Feedback ist zwar möglich, aber nicht notwendig. Das spart Zeit und Geld.
Ein weiterer Vorteil des verstärkenden Lernens ist die Langfristigkeit. Das RL ist darauf ausgelegt, langfristige Konsequenzen zu lernen und entsprechend Strategien zu entwickeln. Die Umsetzungen in realen Situationen sind hier besonders einfach möglich.
Nachteile von Reinforcement Learning
Zu der wichtigsten Herausforderungen gehört die Praktikabilität.
- Das Lernen in realen Umgebungen ist für maschinelle Systeme schwierig bis gefährlich. z. B. auf öffentlichen Straßen. So ist es unbedingt notwendig, Roboter, Drohnen oder Fahrzeuge zunächst in Versuchen zu testen, bevor du sie in die reale Welt entlassen kannst. Modellbasierte RL-Systeme sind der aktuell beliebteste Lösungsweg. Der Übergang zur realen Umgebung gestaltet sich gerade zu Beginn dennoch oft holprig. Er erfordert oft zusätzliche Anpassungen und Sicherheitsvorkehrungen.
- Ein weiteres Problem ist, dass die Prozesse sehr rechenintensiv sind. Fortschrittliche RL-Algorithmen benötigen oft spezialisierte Hardware wie GPUs oder TPUs, um effizient zu arbeiten. Unternehmen müssen abwägen, ob es sich lohnt, in ein RL-System zu investieren. Eine Alternative wäre für sie, die bekannten Prozesse zu optimieren.
- Reinforcement Learning nutzt komplexe Algorithmen, um komplexe Strategien zu entwickeln. Hier kann es mitunter schwierig werden, die Strategien zu interpretieren und in die reale Umgebung zu übersetzen. Aus komplexen Algorithmen lassen sich keine einfachen Schlüsse ziehen. Allerdings arbeiten Experten aktiv an Lösungen, um dieser Herausforderung gerecht zu werden.
Reinforcement Learning (RL) ist eine praxisnahe Technik des maschinellen Lernens, die bereits in vielen alltäglichen Anwendungen genutzt wird. Firmen, die mit RL arbeiten, müssen aber die Grenzen und Herausforderungen im Blick behalten. Langfristig erlaubt RL, eine Grundlage für eine allgemeine KI zu entwickeln. Insbesondere in komplexen Systemen und Umgebungen kann RL helfen, langfristige Strategien zu entwickeln.
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