Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос

Мысль, что не все состояния ведут к награде (положительной или отрицательной), но у каждого состояния имеется ценность, — центральный пункт обучения с подкреплением. В настольных играх награды есть только у конечных позиций (например, 1, 0 и –1 для победы, ничьей и поражения). Другие позиции не дают немедленной награды, но их ценность в том, что они могут обеспечить награду в будущем. Позиция в шахматах, из которой можно поставить мат в определенное количество ходов, практически так же хороша, как сама победа, и потому имеет высокую ценность. Такого рода рассуждения можно распространить вплоть до хороших и плохих дебютов, даже если на таком расстоянии от цели связь с наградой далеко не очевидна. В компьютерных играх награды обычно выражаются в очках, и ценность состояния — это количество очков, которые можно накопить, начиная с этого состояния. В реальной жизни отдача с задержкой менее выгодна, чем немедленная отдача, поэтому ее можно уменьшать на определенный процент, как это делается в случае инвестиций. Естественно, награда зависит от того, какие действия вы выберете, и цель обучения с подкреплением — всегда выбирать действие, ведущее к наибольшей награде. Стоит ли снять трубку и пригласить знакомую на свидание? Это может и положить начало чудесному роману, и привести к болезненному разочарованию. А если ваша подруга согласится на свидание, оно может пойти как удачно, так и неудачно. Надо каким-то образом абстрагироваться от бесконечных вариантов развития событий и принять решение. Обучение с подкреплением делает это путем оценки ценности каждого состояния — общей суммы наград, которых можно ожидать, начиная с него, — и выбора действий, которые ее максимизируют.

Представьте, что вы, как Индиана Джонс, пробираетесь по лабиринту и доходите до развилки. Карта подсказывает, что туннель слева ведет к сокровищнице, а справа — в яму со змеями. Ценность места, где вы стоите — прямо на распутье, — равна ценности сокровищ, потому что вы пойдете налево. Если всегда выбирать наилучшее возможное действие, ценность текущего состояния будет отличаться от ценности последующего только непосредственной наградой за выполнение этого действия, если таковая имеется. Если известны непосредственные награды каждого состояния, можно использовать их для обновления ценности соседних состояний и так далее, пока значения всех состояний не будут согласованы: ценность сокровища распространяется назад по лабиринту до развилки и еще дальше. Зная ценность состояний, вы поймете, какое действие выбрать в каждом из них (то, которое дает максимальное сочетание немедленной награды и ценности результирующего состояния). Все это было открыто еще в 1950-е годы теоретиком управления Ричардом Беллманом[102]. Однако настоящая проблема обучения с подкреплением появляется, когда карты местности у вас нет и остается только исследовать ее самостоятельно, определяя награды. Иногда получается найти драгоценности, иногда падаешь в яму со змеями. Каждое предпринятое действие дает информацию и о непосредственной награде, и о результирующем состоянии. Это можно сделать путем обучения с учителем. Однако нужно обновить и значение состояния, из которого вы только что пришли, чтобы привести его в соответствие с наблюдаемым значением, а именно суммой полученной награды и значения нового состояния, в котором вы оказались. Конечно, значение может пока быть неправильным, но, если достаточно долго ходить вокруг, в конце концов будут найдены правильные значения всех состояний и соответствующих действий. В этом в двух словах заключается обучение с подкреплением.

Обратите внимание, что обучение с подкреплением сталкивается с той же дилеммой изучения–применения, с которой мы познакомились в главе 5: чтобы максимизировать награды, вы, естественно, всегда хотите выбирать действие, ведущее к состоянию с наибольшим значением, но это не дает открыть потенциально большие награды в других местах. Алгоритмы обучения с подкреплением решают эту проблему, иногда выбирая лучшее действие, а иногда — случайное. (В головном мозге, кажется, для этого есть даже «генератор шумов».) На ранних этапах, когда можно получить много информации, имеет смысл больше изучать. Когда территория известна, лучше будет сосредоточиться на применении знания. Люди делают это на протяжении жизни: дети учатся, а взрослые используют (кроме ученых, которые похожи на вечных детей). Детская игра намного серьезнее, чем может показаться: если эволюция создала существо, которое в первые несколько лет своей жизни беспомощно и только обременяет родителей, такая расточительность должна давать большие преимущества. По сути, обучение с подкреплением — своего рода ускоренная эволюция, которая позволяет попробовать, отбросить и отточить действия в течение одной жизни, а не многих поколений, и по этим меркам оно крайне эффективно.

Начало серьезным исследованиям обучения с подкреплением положили в 1980-х годах работы Рича Саттона и Энди Барто из Массачусетского университета. Ученые чувствовали, что обучение в очень большой степени зависит от взаимодействия со средой, а контролирующие алгоритмы этого не улавливают, и нашли вдохновение в психологии обучения животных. Саттон продолжил заниматься этой темой и стал ведущим сторонником обучения с подкреплением. Еще один ключевой шаг был сделан в 1989 году, когда Крис Уоткинс из Кембриджа, которого изначально мотивировали экспериментальные наблюдения за обучением детей, пришел к современной формулировке обучения с подкреплением как оптимального контроля в неизвестной среде.

Тем не менее алгоритмы обучения с подкреплением, которые мы видели до сих пор, не очень реалистичны, потому что не знают, что делать в данном состоянии, если раньше в нем не были, а в реальном мире не бывает двух совершенно одинаковых ситуаций. Нужно уметь делать обобщения, выводя из посещенных состояний новые. К счастью, этому мы уже научились: достаточно просто обернуть обучение с подкреплением вокруг одного из алгоритмов обучения с учителем, с которыми мы познакомились раньше, например многослойного перцептрона. Теперь нейронная сеть будет предсказывать значение состояния, а сигналом ошибки для обратного распространения станет разница между предсказанными и наблюдаемыми значениями. Но есть и проблема. В обучении с учителем целевое значение состояния всегда одно и то же, а в обучении с подкреплением оно продолжает меняться в силу обновлений соседних состояний, поэтому обучение с подкреплением и обобщением часто не умеет приходить к стабильному решению, если только обучающийся алгоритм внутри не простейший, например линейная функция. Несмотря на это, обучение с подкреплением в сочетании с нейронными сетями принесло ряд заметных успехов. Одним из первых достижений стала программа, играющая в нарды на уровне человека. Позже алгоритм обучения с подкреплением, разработанный в лондонском стартапе DeepMind, победил хорошего игрока в Pong и другие простые аркады. Для прогнозирования ценности действий на основе «сырых» пикселей экрана игровой приставки в нем использовалась глубокая сеть. Благодаря непрерывному зрению, обучению и контролю система имела как минимум поверхностное сходство с искусственным мозгом. Неудивительно, что Google заплатила за DeepMind полмиллиарда долларов, хотя у компании не имелось ни продукции, ни выручки и сотрудников было немного.