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Was ist Künstliche Intelligenz?

19. März 2020, 18:30 Uhr   |  Andrea Gillhuber


Fortsetzung des Artikels von Teil 3 .

Reinforcement Learning - Die KI für virtuelle Modelle

Reinforcement Learning ist eine Form des Machine Learning, mit der ein Computer durch wiederholte Interaktionen mit einer dynamischen Umgebung lernt, eine Aufgabe auszuführen. Auf diese Weise lassen sich Regelungen und Entscheidungssysteme für komplexe Systeme wie Roboter und autonome Systeme implementieren.

Mit einem iterativen Trial-and-Error-Ansatz werden Daten aus einem dynamischen System generiert, anhand derer der Computer lernt, Entscheidungen zu treffen und eine beste Abfolge von Aktionen zu finden, zum Beispiel für einen Bewegungsablauf oder eine Abfolge von Spielzügen. Dies erfolgt ohne menschlichen Eingriff und ohne dass der Computer explizit für diese Aufgabe programmiert ist. Ein bekanntes Beispiel für Reinforcement Learning ist AlphaGo, das erste Computerprogramm, das einen Weltmeister im Go-Spiel besiegt hat.

Ziel eines Reinforcement-Learning-Algorithmus ist es, eine Strategie zu finden, die zum optimalen Ergebnis führt. Hierzu interagiert eine sogenannte Agenten-Software mit einer Umgebung, um diese zu erkunden und von ihr zu lernen. Der Agent besteht aus einer Strategie, die einen Eingabezustand einer Ausgabeaktion zuordnet, und einem Trainingsalgorithmus, der diese Strategie aktualisiert und optimiert. Der Agent misst seine Leistung in Bezug auf die Aufgabenziele anhand eines (positiven oder negativen) Belohnungssignals, das aus der Umgebung berechnet wird. Der Algorithmus aktualisiert die Strategie so, dass das langfristige Belohnungssignal maximiert wird.

Beispiele für Trainingsalgorithmen sind Deep-Q-Netze, Actor-Critic und Deep Deterministic Policy Gradients. Strategien können durch tiefe neuronale Netze, Polynome und Lookup-Tabellen dargestellt werden.

Für Anwendungen wie die Robotik und autonome Systeme kann das Training eines RL-Algorithmus in der realen Welt mit echter Hardware teuer und gefährlich sein. Daher werden für das Reinforcement Learning meist virtuelle Modelle der Umgebung eingesetzt, die Daten durch Simulationen erzeugen.

Der Beitrag wurde von MathWorks bereitgestellt.

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1. Was ist Künstliche Intelligenz?
2. Machine Learning - Die Technik zur Datenanalyse
3. Deep Learning - Eine spezialisierte Form von Machine Learning
4. Reinforcement Learning - Die KI für virtuelle Modelle

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