Reinforcement Learning: Die Belohnungen falsch verstanden

In der Welt des Reinforcement Learning (RL) gibt es eine weit verbreitete Annahme, die besagt, dass die Belohnung Teil der Umgebung und nicht des Agenten ist. Diese Sichtweise wird in einem aktuellen Blogbeitrag von Ben Recht hinterfragt, der RL als einen iterativen Prozess beschreibt, in dem Agenten externe Validierung erhalten, um ihre Handlungen zu verbessern. Doch ist diese Auffassung wirklich korrekt?

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, Agenten zu trainieren, um in einer Umgebung durch Versuch und Irrtum zu lernen. Die Agenten erhalten Belohnungen oder Bestrafungen basierend auf ihren Aktionen, was ihnen hilft, optimale Strategien zu entwickeln. Die grundlegenden Konzepte im RL umfassen:

• Exploration vs. Exploitation: Agenten müssen entscheiden, ob sie neue Strategien erkunden oder bekannte Strategien ausnutzen, um Belohnungen zu maximieren.
• Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs): Diese mathematischen Modelle helfen dabei, die Entscheidungsfindung in stochastischen Umgebungen zu formalisieren.
• Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN): Diese Algorithmen sind entscheidend für das Training von Agenten, um optimale Entscheidungen zu treffen.

Die gängige Auffassung über Belohnungen

In der klassischen Definition von RL, wie sie in dem Buch “Reinforcement Learning: An Introduction” von Sutton und Barto zu finden ist, wird die Belohnung als externes Signal betrachtet, das vom Agenten nicht beeinflusst werden kann. Der Agent handelt in der Umgebung, die ihm eine Belohnung zurückgibt. Diese Sichtweise hat jedoch einige grundlegende Schwächen.

Die Kritik an der externen Belohnung

Der Autor argumentiert, dass die Vorstellung, Belohnungen seien Teil der Umgebung, eine unnatürliche und irreführende Sichtweise darstellt. Stattdessen sollte die Belohnungsmechanik als Teil des Agenten betrachtet werden. Der Prozess könnte folgendermaßen umformuliert werden:

1. Der Agent handelt in der Umgebung.
2. Die Umgebung verändert sich.
3. Der Agent beobachtet die neue Umgebung.
4. Der Agent übersetzt die Beobachtung in eine Belohnung.

Diese Umformulierung ermöglicht es, dass unterschiedliche Agenten in derselben Umgebung lernen und dabei unterschiedliche Strategien entwickeln, basierend auf ihren individuellen Zielen.

Vorteile der internen Belohnungsmechanik

Wenn die Belohnungsberechnung Teil des Agenten ist, können Agenten unterschiedliche Ziele verfolgen, was zu variierenden Lernstrategien führt. Beispielsweise könnte ein Agent darauf trainiert werden, ein Spiel so schnell wie möglich zu gewinnen, während ein anderer Agent versucht, das Spiel mit möglichst wenigen Ressourcen zu gewinnen. Diese Flexibilität ist entscheidend für die Entwicklung von Agenten, die sich an unterschiedliche Umgebungen und Anforderungen anpassen können.

Die Rolle der Notation

Die Art und Weise, wie wir über Belohnungen denken, beeinflusst, wie wir RL-Algorithmen entwickeln und implementieren. Indem wir die Belohnung als Teil des Agenten betrachten, können wir die Komplexität und die Dynamik des Lernprozesses besser erfassen. Dies könnte auch dazu führen, dass Agenten in der Lage sind, ihre Belohnungsmechanik über die Zeit hinweg anzupassen, was ihre Lernfähigkeit weiter verbessert.

Fazit

Die gängige Auffassung, dass Belohnungen extern sind, könnte den Fortschritt im Bereich des Reinforcement Learning behindern. Indem wir die Belohnung als Teil des Agenten betrachten, können wir nicht nur die Genauigkeit unserer Modelle verbessern, sondern auch die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Agenten erhöhen. Es ist an der Zeit, die Perspektive auf Belohnungen im Reinforcement Learning zu überdenken und die Vorteile einer internen Belohnungsmechanik zu nutzen.

Quellenliste:

• Quelle: Defining Reinforcement Learning Down
• Reinforcement Learning: An Introduction