Il processo di apprendimento nel reinforcement learning (apprendimento per rinforzo) è guidato da un ciclo di feedback composto da quattro elementi chiave:

• Agente: l'apprendista e il decisore nel sistema
• Ambiente: il mondo esterno con cui l'agente interagisce
• Azioni: le scelte che l'agente può fare a ogni passaggio
• Premi: il feedback che l'agente riceve dopo aver intrapreso un'azione, che indica la desiderabilità del risultato

Ecco come si svolge questo ciclo di feedback:

1. L'agente osserva lo stato attuale dell'ambiente.
2. In base alla policy, l'agente seleziona ed esegue un'azione.
3. L'ambiente risponde all'azione, passando a un nuovo stato.
4. L'agente riceve un segnale di ricompensa che riflette il valore del nuovo stato.
5. Queste informazioni sulla ricompensa vengono utilizzate per aggiornare la policy dell'agente, rendendo più probabile la scelta di azioni che in passato hanno portato a ricompense positive.

Questo processo di prova, feedback e miglioramento delle regole continua finché il sistema non impara il modo migliore per ottenere il maggior numero di premi nel tempo.

Esistono due tipi principali di apprendimento per rinforzo: basato su modello e senza modello. 

Nell'apprendimento per rinforzo basato su modello, l'agente tenta di creare un modello interno dell'ambiente. Questo modello consente all'agente di prevedere le conseguenze delle sue azioni prima di intraprenderle effettivamente, consentendo un approccio più pianificato e strategico.

Immagina un robot che impara a muoversi in un labirinto. Un agente RL (apprendimento per rinforzo) basato su modello cercherebbe di creare una rappresentazione interna del layout del labirinto. Quindi, utilizzerebbe questo modello per pianificare un percorso, simulando diverse azioni e i loro risultati previsti prima di muoversi effettivamente.

L'apprendimento per rinforzo senza modello, d'altra parte, non si basa sulla creazione di un modello esplicito dell'ambiente. Invece, si concentra sull'apprendimento diretto della policy ottimale associando le azioni ai valori in base alle ricompense ricevute.

Tornando all'esempio del labirinto, un agente senza modello non si preoccuperebbe di mappare l'intero labirinto. Invece, imparerebbe quali azioni, come girare a destra o a sinistra in determinati incroci, hanno maggiori probabilità di portare all'uscita basandosi esclusivamente sulle esperienze passate e sulle ricompense ricevute.

Sebbene l'obiettivo sia sempre quello di massimizzare i premi, le diverse tecniche di RL (apprendimento per rinforzo) offrono strategie diverse per raggiungerlo. Torniamo al nostro robot nel labirinto:

• Q-Learning: è un metodo popolare senza modello. Immagina che il robot crei una "scheda di riferimento" mentre esplora. Per ogni intersezione (stato), il foglio elenca un "punteggio di qualità" (Q-value) per ogni possibile svolta (azione). Dopo molti tentativi ed errori, il robot impara il miglior punteggio possibile per ogni turno a ogni incrocio. Per trovare l'uscita, segue semplicemente il percorso con i punteggi più alti sulla scheda di riferimento.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): questo metodo è molto simile al Q-Learning, ma il robot è un po' più cauto. Invece di presumere sempre che farà il miglior passo successivo possibile, aggiorna la scheda di riferimento in base all'azione che effettivamente intraprende in base alla sua strategia attuale. Questo lo rende un metodo "on-policy", poiché apprende in base alla policy che sta seguendo.
• Deep Q-Networks (DQN): cosa succede se il labirinto è enorme, con milioni di stati possibili (come lo schermo di un videogioco)? Una scheda di riferimento non è pratica. Una DQN sostituisce la scheda di riferimento con una rete neurale profonda. La rete funge da "funzione" intelligente in grado di esaminare qualsiasi nuovo stato e stimare il Q-value, anche se non ha mai visto prima quella situazione esatta. Ecco come l'AI di DeepMind ha imparato a giocare ai giochi Atari.
• Metodi basati sul gradiente delle policy: questi metodi adottano un approccio più diretto. Invece di apprendere un valore per ogni azione, il robot apprende una policy generale, ovvero un insieme di probabilità su cosa fare in ogni situazione (ad esempio, "70% di probabilità che debba girare a sinistra agli incroci a T"). Quindi, regola direttamente queste probabilità in base al successo del suo percorso complessivo, migliorando gradualmente il suo "istinto" per massimizzare la ricompensa finale.

L'apprendimento per rinforzo è un buon modo per risolvere problemi difficili, ma è importante pensare ai suoi punti di forza e di debolezza. Conoscere questi potenziali vantaggi e sfide aiuta a decidere se l'RL (apprendimento per rinforzo) è adatta a diversi lavori e come utilizzarla.

• Risoluzione di problemi complessi: l'apprendimento per rinforzo può dare buoni risultati in scenari in cui gli approcci di programmazione tradizionali faticano, offrendo soluzioni a problemi complessi
• Adattabilità: gli agenti RL (apprendimento per rinforzo) possono adattarsi a ambienti in evoluzione e apprendere nuove strategie, il che li rende adatti a situazioni dinamiche
• Trova soluzioni ottimali: attraverso l'esplorazione e l'apprendimento continui, l'RL mira a scoprire le strategie più efficaci per raggiungere un obiettivo

• Può richiedere molti dati: l'apprendimento per rinforzo spesso richiede una grande quantità di dati di interazione per apprendere in modo efficace, il che può richiedere molto tempo e risorse per la raccolta
• La progettazione delle ricompense è fondamentale: il successo dell'RL (apprendimento per rinforzo) dipende in gran parte dalla progettazione di una funzione di ricompensa che rifletta accuratamente il comportamento desiderato, il che può essere difficile in alcune attività
• Preoccupazioni per la sicurezza nelle applicazioni del mondo reale: in scenari reali, come la robotica, è fondamentale garantire che le azioni dell'agente siano sicure durante il processo di apprendimento

L'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato sono tutti sottocampi del machine learning, ma differiscono nei loro approcci fondamentali:

• Apprendimento supervisionato: nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo apprende da un set di dati etichettato, mappando gli input agli output in base agli esempi forniti; è come imparare con un insegnante che fornisce le risposte corrette
• Apprendimento non supervisionato: gli algoritmi di apprendimento non supervisionato esplorano dati non etichettati per identificare pattern, relazioni o strutture; è come imparare senza un insegnante, cercando di dare un senso ai dati in modo indipendente
• Apprendimento per rinforzo: come abbiamo visto, si concentra sull'apprendimento attraverso l'interazione con un ambiente e la ricezione di feedback sotto forma di premi o penalità; è come imparare per tentativi ed errori, modificando il comportamento in base ai risultati delle azioni.

La capacità dell'RL (apprendimento per rinforzo) di apprendere comportamenti complessi attraverso l'interazione lo rende uno strumento adatto a un'ampia gamma di utilizzi, tra cui:

L'apprendimento per rinforzo può aiutare a personalizzare i consigli apprendendo dalle interazioni degli utenti. Trattando i clic, gli acquisti o il tempo di visualizzazione come segnali, gli algoritmi di RL (apprendimento per rinforzo) possono ottimizzare i motori di consigli per massimizzare il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti. Ad esempio, un servizio di streaming musicale potrebbe utilizzare l'RL per suggerire brani o artisti in linea con le preferenze in evoluzione di un utente.

Il settore dei giochi ha adottato il reinforcement learning (apprendimento per rinforzo), utilizzandolo per sviluppare agenti di gioco altamente qualificati. Questi agenti di AI, addestrati tramite RL (apprendimento per rinforzo), possono raggiungere una notevole competenza in giochi complessi, dimostrando capacità avanzate di pensiero strategico e di processo decisionale. Esempi notevoli includono AlphaGo e AlphaZero, creati da DeepMind, che hanno dimostrato la potenza dell'RL raggiungendo prestazioni di alto livello in giochi come gli scacchi.

L'RL (apprendimento per rinforzo) aiuta i robot ad apprendere complesse capacità motorie e a muoversi in ambienti difficili. Premiando i robot per i comportamenti desiderati, come afferrare oggetti o muoversi in modo efficiente, l'RL può aiutare ad automatizzare le attività che richiedono destrezza e adattabilità. Questo potrebbe avere applicazioni nella produzione, nella logistica e persino nella sanità, dove i robot possono assistere negli interventi chirurgici o nella cura dei pazienti.

Lo sviluppo di un sistema di apprendimento per rinforzo richiede una piattaforma solida per l'addestramento degli agenti e un ambiente scalabile per la loro distribuzione. Google Cloud fornisce i componenti necessari:

• Per la creazione e l'addestramento di modelli: Vertex AI è una piattaforma di machine learning unificata che semplifica l'intero workflow ML; puoi utilizzarla per creare, addestrare e gestire i tuoi modelli, esperimenti e dati RL in un unico posto
• Per un deployment scalabile: gli agenti RL (apprendimento per rinforzo) spesso devono essere distribuiti in ambienti complessi e dinamici; Google Kubernetes Engine (GKE) fornisce un servizio gestito e scalabile per l'esecuzione degli agenti containerizzati, consentendo loro di interagire con il proprio ambiente e di scalare in base alle necessità