Reinforcement learning

Reinforcement Learning, de afkorting is RL, is eigenlijk een soort manier waarop computers leren. Het lijkt veel op hoe wij mensen leren, dus door ervaringen mee te maken. Stel je voor dat je een game speelt waarvan je de regels niet kent. Je begint gewoon wat dingen uit te proberen door de waarnemingen die je op doet. Als je iets goeds doet zoals het bereiken van een nieuw level krijg je een beloning. Maar als je iets verkeerds doet zoals levens verliezen, kan dat als een soort straf voelen. RL werkt precies op die manier door een combinatie van uitproberen, beloningen krijgen voor goede acties en straffen krijgen voor fouten.

Een goed voorbeeld van Reinforcement Learning is hoe we een hond trainen. Als de hond een trucje goed uitvoert, geven we hem een beloning in bijvoorbeeld de vorm van een koekje. Dit moedigt de hond aan om het trucje opnieuw te doen. Maar als de hond iets verkeerds doet zoals op de bank springen terwijl dat niet mag, kan hij een straf krijgen in de vorm van het verkopen van een nee.

Na deze acties gaan ze kijken of het een goede actie is of een slechte actie is. Het doel is eigenlijk om zoveel mogelijk goede beloningen te krijgen, maar vooral zo min mogelijk straffen te krijgen. Hiervoor zijn verschillende manieren. Zo leren sommige methodes gewoon van de ervaringen zonder echt te weten hoe de omgeving precies werkt. Andere methodes proberen juist de omgeving te scannen om hierdoor betere beslissingen te kunnen nemen.

Reinforcement Learning wordt veel gebruikt op veel verschillende manieren. Denk hierbij aan robots die moeten leren hoe ze moeten bewegen zonder ergens tegenaan te botsen. Ook wordt RL toegepast in zelfrijdende auto's om veilig en efficiënt te rijden. Reinforcement Learning dus is erg belangrijk, niet alleen voor computers, maar ook voor ons omdat het ons helpt te begrijpen hoe we ons gedrag kunnen bewegen op basis van beloningen en straffen.

Een ingewikkelde punt is dat Reinforcement Learning best complex kan zijn. Het draait om het begrijpen van acties. Het systeem moet leren hoe deze acties aangepast kunnen worden om een doel te bereiken. Hierdoor kan de omgeving soms ook onvoorspelbaar zijn wat het leren moeilijker maakt. Het kan een behoorlijke uitdaging zijn om een systeem te trainen dat beloningen of straffen op de juiste momenten uitvoert. Het neemt vaak veel tijd in beslag om een Reinforcement Learning system goed te laten werken.

Reinforcement Learning wordt steeds belangrijker in de wereld van kunstmatige intelligentie. RL wordt ingezet bij het maken van beslissingen in onzekere omstandigheden. Een voorbeeld hierbij is in de geneeskunde waar RL kan worden gebruikt om behandelplannen voor patiënten te verbeteren. Het helpt artsen om op basis van ervaringen, maar ook doorbeloningen betere behandelmethodes te vinden.

Wat in mijn ogen het leuke van RL is, is dat het niet alleen gaat om de beloningen of straffen op korte termijn, maar ook om de beloningen of straffen op lange termijn. Het gaat er daarbij om te begrijpen hoe je op korte termijn misschien een beetje pijn kunt hebben en door dat beetje pijn je op lange termijn veel beloning kan krijgen. Dit wordt uitgestelde beloning genoemd. Ook kan je met RL dingen op verschillende manieren benaderen, wat in mijn ogen ook erg interessant is. Sommige methodes zijn gebaseerd op waardes. Hierbij wordt gekeken naar de waarde van elke actie in een bepaalde situatie. Ook zorgen sommige methodes voor meer focus op de activiteit zelf, dus hoe de acties worden gekozen in plaats van de waarde ervan.

Wat de toekomst betreft wordt Reinforcement Learning steeds beter. Er wordt veel onderzoek gedaan om RL toepasselijk te maken in lastigere situaties bijvoorbeeld bij het in controle houden van robots.

Al met al is Reinforcement Learning heel belangrijk voor ons en voor de computers in de vorm van het leren van nieuwe dingen. Het helpt ons te begrijpen hoe we acties kunnen koppelen aan beloningen of straffen. Uiteindelijk maken we hierdoor meestal betere keuzes in ons leven.