Разработан эффективный «оптимистичный» алгоритм для обучения с подкреплением

Результат был представлен на конференции ICML-2022. Обучение с подкреплением — один из видов машинного обучения. Ключевая особенность этого метода, в отличие от классического машинного обучения, — постоянное взаимодействие агента (алгоритма) со средой, от которой он получает обратную связь в виде поощрений и наказаний. Цель агента — максимизировать сумму наград, которые среда дает ему за «правильное» взаимодействие.

Агент должен не просто пытаться понять, какие действия правильные, базируясь на текущих представлениях о среде. Он также должен исследовать эту среду: искать новые возможности, чтобы получить еще большую награду. Таким образом, появляется дилемма: исследование или использование известных данных.

Вопрос выбора между исследованием среды и использованием уже имеющихся знаний — один из главных для построения эффективных алгоритмов обучения с подкреплением. Разработанный исследователями алгоритм Bayes-UCBVI действует в парадигме оптимизма, то есть агент перепроверяет ценность действий, которые он совершает редко.

Принцип оптимизма приводит к тому, что агент выбирает какое-либо действие по одной из двух причин: либо он мало пробовал это делать, либо он достаточно точно уверен, что оно хорошее. Именно это обеспечивает исследование среды агентом.

«Представим, что возле вашего дома есть кофейня. Каждое утро вы покупаете там кофе и выпечку, которые вам нравятся. Но неподалеку открывается еще одно кафе, и вы думаете: а вдруг там и булочка вкуснее, и кофе более ароматный? На следующее утро перед вами дилемма: исследовать новое кафе или же пойти в проверенное место, где вы уверены в результате.

Вы решаете исследовать новое место, и кофе там оказался невкусный. Но вы попробовали кофе один раз и не знаете: возможно, просто последняя партия кофейных зерен была неудачной. Исходя из принципа оптимизма, вы дадите этой кофейне хотя бы еще один шанс», — поясняет один из авторов статьи, сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных и AIRI Даниил Тяпкин.

Исследователи отмечают, что, несмотря на теоретическую эффективность, принцип оптимизма трудно было использовать для создания практических алгоритмов обучения с подкреплением, которые будут работать для сложных окружений, таких как компьютерные игры, или для управления реальным роботом. Алгоритм, представленный учеными, позволил преодолеть пропасть между теорией и практикой.

Авторский коллектив впервые предложил обобщение этого алгоритма и протестировал его на 57 играх Atari. «Это первый алгоритм, обладающий теоретической и практической значимостью, — говорит один из авторов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Алексей Наумов. — Доказанные результаты Bayes-UCBVI играют большую роль для развития машинного обучения, они объединяют сообщества теоретиков и практиков. Использование этого алгоритма на практике позволит существенно ускорить процесс обучения искусственного интеллекта». 

НИУ ВШЭ

141 статей

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — одно из крупнейших и самых востребованных высших учебных заведений России, стран СНГ и государств Восточной Европы. В НИУ ВШЭ представлены все уровни образовательной подготовки (от лицея для школьников до аспирантуры и MBA) по широкому спектру направлений в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также творческих специальностей. Научные подразделения ВШЭ — институты, центры, лаборатории, возглавляемые ведущими российскими и зарубежными учеными, ориентированы как на фундаментальные исследования, так и на прикладные разработки по заказам федеральных и региональных органов власти, министерств и ведомств, российских и зарубежных компаний. Высшая школа экономики стабильно занимает высокие места в предметных рейтингах Times Higher Education (THE) и QS, а также является единственным российским университетом в топ-50 рейтингов молодых университетов сразу двух агентств.

Показать больше