Фото: Andrea De Santis на Unsplash
Вступ
Метод навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning, RL) є гілкою штучного інтелекту, яка здобула значну популярність в останні роки завдяки своїй здатності вирішувати складні задачі в динамічних і невизначених умовах. RL особливо корисний для NP-складних задач, де якість рішення можна оцінити, але знаходження найоптимальнішого рішення не є очевидним.
Традиційні методи, такі як динамічне програмування (Dynamic Programming), базуються на фіксованих правилах або детермінованих моделях, де кожен результат повністю передбачуваний з початкових умов. Хоча ці підходи ефективні в певних випадках, вони часто потребують значних обчислювальних ресурсів для складних середовищ, що може зробити їх непрактичними.
Натомість RL дозволяє агенту навчатися взаємодіяти зі своїм середовищем, максимізуючи довгострокові накопичені винагороди. Це особливо цінно в ситуаціях, коли рішення можна оцінити, але оптимальне рішення не можна визначити одразу.
Проте традиційні системи швидко досягають своїх меж у контекстах, де змінних багато і вони непередбачувані. Ці системи, часто жорсткі, не мають гнучкості для адаптації до змін або для пошуку оптимальних рішень у складних середовищах. Тут і проявляється перевага RL, чия ефективність залежить від ключових елементів, таких як симулятор.
Симулятор — це віртуальне середовище, в якому агент може тестувати та вдосконалювати свої стратегії без реальних ризиків. Наприклад, в залізничному секторі симулятор може інтегрувати дані та бізнес-дані, такі як точки відправлення та прибуття поїздів, розклади, інциденти та багато інших параметрів. Ці дані дозволяють відтворити симуляцію, яка максимально точно відображає те, що сталося в певну дату.
Завдяки цьому можна порівняти ефективність запропонованих стратегій або рішень за реалістичних умов, а також виявити області для покращення.
Симулятор часто є необхідним для перевершення результатів традиційних систем, оскільки він надає безпечну та контрольовану платформу, де агент може досліджувати широкий спектр сценаріїв, у тому числі рідкісні чи дорогі для відтворення в реальному світі. Крім того, він генерує додаткові дані та дозволяє експериментувати в динамічних і складних середовищах, де традиційні підходи, обмежені жорсткими припущеннями, не здатні адаптуватися.
Натомість, певні випадки використання, такі як застосування RL до великих мовних моделей з технікою RL з людським зворотним зв'язком (RLHF) або Offline RL на основі історичних даних, можуть не вимагати симулятора. Однак ці винятки є обмеженими, оскільки вони сильно залежать від наявності та якості існуючих даних, які не завжди покривають всі потреби або складні контексти.
У цій статті ми розглянемо, чому симулятор є необхідним у RL, показавши, як він дозволяє долати обмеження традиційних систем.
Розуміння ролі симулятора в навчанні з підкріпленням
Визначення та роль симулятора
Симулятор у контексті RL — це віртуальне середовище, де агент може взаємодіяти, навчатися та адаптуватися, експериментуючи з різними стратегіями. Він надає безпечну та контрольовану платформу, що дозволяє повторювати тести за однакових чи змінених умов без ризику для фізичної системи або операційних процесів у реальному світі.
Наприклад, у залізничному секторі невипробувана стратегічна помилка в симуляторі може призвести до серйозних наслідків, таких як великі затримки, погане управління маршрутами, що веде до перевантаження певних ліній, або навіть зіткнення через неправильне управління розкладами чи стрілками.
Симулятор дозволяє передбачати та виправляти ці проблеми заздалегідь, забезпечуючи безпеку та ефективність залізничної мережі, при цьому мінімізуючи вплив на пасажирів і інфраструктуру.
Переваги реального середовища
Використання симулятора має кілька значних переваг порівняно з реальним середовищем. По-перше, це значно знижує витрати та ризики. Тести можна проводити без ризику пошкодження фізичного обладнання або переривання критичних операцій, що дозволяє уникнути витрат на обслуговування, ремонт чи втрату продуктивності. Наприклад, у залізничному секторі віртуальні випробування допомагають уникнути високих витрат, пов'язаних з недоступністю поїздів або інфраструктури, необхідної для тестування нових стратегій.
Крім того, симулятор пропонує велику гнучкість у моделюванні. Він дозволяє відтворювати широкий спектр сценаріїв, включаючи рідкісні, непередбачувані або потенційно небезпечні ситуації, які було б важко, якщо не неможливо, відтворити в реальному середовищі.
Нарешті, він пришвидшує процес навчання. Експерименти можна повторювати інтенсивно, швидко і паралельно без часових обмежень, накладених фізичною системою. Це дозволяє агенту здобувати знання швидше і ефективніше наближатися до оптимальних стратегій.
Обмеження традиційних систем і як RL їх долає
Традиційні системи: обмеження та неефективність
Традиційні системи прийняття рішень, хоча й ефективні в стабільних і передбачуваних умовах, мають значні обмеження, коли стикаються з динамічними та складними середовищами. Ці обмеження стосуються кількох аспектів.
По-перше, їхня жорсткість перед невизначеністю є основною перешкодою. Ці системи базуються на фіксованих правилах або заздалегідь визначених моделях, що робить їх непридатними для обробки нових або непередбачуваних ситуацій. Наприклад, у логістиці традиційна система може зіткнутися з труднощами, якщо виникнуть збої, такі як неочікувані затори, страйки чи екстремальні погодні умови. Ці події вимагають швидких коригувань у маршрутах доставки, але жорстка система часто не може ефективно перерахувати найкращі варіанти в реальному часі.
По-друге, їхня ефективність значно знижується в складних середовищах. Чим більше змінних, що взаємозалежні в конкретному контексті, тим більше погіршується здатність традиційних систем адаптуватися. Візьмемо, наприклад, оптимізацію доставки на останній милі. Тут виклики полягають у управлінні автопарками, координації маршрутів на основі дедлайнів і врахуванні уподобань клієнтів. Традиційні системи важко балансують ці параметри одночасно, що обмежує їхню ефективність і стійкість перед зростаючими вимогами, такими як в електронній комерції.
Внесок симуляторів у RL
RL долає ці обмеження, дозволяючи агенту навчатися через взаємодію з симулятором. Цей підхід має кілька ключових переваг.
По-перше, він дозволяє досліджувати величезний простір рішень. На відміну від жорстких систем, агент RL має доступ до широкого спектру стратегій і досліджує різні варіанти, навчаючись визначати ті, що є найбільш ефективними. Наприклад, у залізничному секторі агент RL може досліджувати різні стратегії оптимізації використання колій, тестуючи різні маршрути для уникнення заторів. Відтворюючи поїздки з різними варіантами, агент може визначити маршрути, які забезпечують баланс між швидкістю і ефективністю залежно від умов руху, часу доби та пріоритетів транспорту.
Крім того, постійна оптимізація через винагороди дозволяє агенту постійно коригувати свої дії для максимізації результатів в умовах, що змінюються. Наприклад, у випадку оптимізації маршрутів поїздів агент може отримувати винагороду не за кожен етап подорожі, а тільки коли поїзд прибуває на кінцеву станцію вчасно і без інцидентів. Такий менш частий сигнал, але більш узгоджений з реальним завданням своєчасності, запобігає небажаним поведінкам, таким як пошук коротшого маршруту, що може спричинити затори в іншому місці.
Таким чином, агент навчається керувати трафіком, враховуючи глобальні обмеження, а не тільки пройдену відстань.
Виклики при використанні симуляторів у RL
Точність симулятора
"Sim2real gap" (розрив між симуляцією та реальністю) відноситься до неминучих розбіжностей між поведінкою агента RL, навченого в симульованому середовищі, та його ефективністю після впровадження у реальному світі. Цей розрив виникає тому, що симулятори, за своєю суттю, не можуть відтворити всі нюанси реального світу, і як тільки агент, навчений в симуляторі, взаємодіє з реальною системою, відмінності між цими двома середовищами неминуче проявляються. Зменшення цього розриву є важливим завданням для забезпечення того, щоб стратегії, навчлені в симуляторі, можна було успішно застосувати в реальних умовах.
Щоб результати, отримані в симуляторі, були дійсно застосовні до реального світу, важливо, щоб симулятор вірно відображав умови реального середовища. Однак можуть виникнути кілька викликів:
Симулятор з низькою точністю може призвести до неефективних або невідповідних стратегій при їх застосуванні в реальних умовах. Наприклад, якщо симулятор управління залізничним рухом не враховує непередбачувані фактори, такі як погодні умови або поведінка водіїв, стратегії, що були вивчені, можуть бути неефективними при реалізації в польових умовах.
Інша проблема полягає в ризику перенавчання на занадто спрощених середовищах. Якщо симулятор надто відрізняється від реальності, агент може спеціалізуватися на рішеннях, які є дійсними тільки в цьому конкретному контексті. Наприклад, симулятор доставки посилок, який не враховує різноманітність маршрутів або непередбачувані затори, може призвести до ефективної оптимізації тільки для дуже конкретного сценарію, не здатного узагальнювати на інші, більш складні ситуації.
Витрати на розробку та обслуговування
Розробка та обслуговування реалістичного симулятора вимагають значних ресурсів, як у плані часу, так і спеціалізованих знань та фінансових витрат. Симулятори повинні постійно покращуватися, щоб відображати еволюцію реальних систем та специфічні потреби галузі. Наприклад, симулятор, що використовується для управління логістикою автопарку вантажівок, повинен регулярно інтегрувати зміни в дорожню інфраструктуру, стандарти безпеки чи технологічні досягнення в транспортних засобах, що потребує постійного моніторингу та регулярних оновлень.
Висновки
Симулятори відіграють критичну роль у підкріпленому навчанні (Reinforcement Learning), пропонуючи безпечний та недорогий простір для тестування та вдосконалення складних стратегій. Їхня роль є вирішальною для максимізації потенціалу RL у динамічних середовищах, де умови можуть швидко і непередбачувано змінюватися.
Майбутнє RL полягає в постійному вдосконаленні симуляторів, зокрема, шляхом збільшення їхньої реалістичності та швидкості. Інтегруючи реальні дані з симуляціями, стає можливим створення гібридних середовищ, які поєднують гнучкість симуляцій із складністю та невизначеністю реального світу. Такий підхід зменшить розрив між результатами, отриманими в симуляціях, і тими, що досягаються в реальних умовах, що в свою чергу покращить ефективність RL-систем в умовах все більш складних завдань.
InstaDeep відіграє важливу роль у просуванні цього напрямку досліджень. Їхні зусилля щодо вдосконалення платформ для симуляції безпосередньо впливають на цю галузь, зокрема шляхом розробки високопродуктивних, спеціалізованих платформ, які забезпечують місток між симуляцією та реальними застосуваннями. Це середовище не тільки підтримує розвиток більш ефективних і реалістичних симуляторів, але й сприяє проведенню революційних досліджень, які розширюють межі того, що може досягти підкріплене навчання (Reinforcement Learning).
Посилання
- Deep Reinforcement Learning Hands-On — Maxim Lapan — Google Livres
- [Reinforcement Learning, second edition: An Introduction — Richard S. Sutton, Andrew G.)
- Barto — Google Livres
- Sim2Real Transfer for Deep Reinforcement Learning with Stochastic State Transition Delays
- Home | InstaDeep — Decision-Making AI For The Enterprise
Ця стаття була частково перекладена з французької за допомогою DeepL.
Перекладено з: The Importance of the Simulator in Reinforcement Learning