Искусственный интеллект. Основные понятия - стр. 18
Хотя стратегии на основе знаний могут быть более эффективными в предсказуемых средах или при выполнении задач с четкими правилами и моделями, они могут быть менее гибкими в ситуациях, где среда изменчива или неопределенна. В таких случаях агенту может потребоваться способность адаптироваться к новым условиям и обучаться на лету, что может быть более сложно с использованием жестких заранее определенных стратегий.
Примером применения стратегий на основе знаний может служить автономный мобильный робот, предназначенный для навигации в большом складском помещении. Предположим, что в складе установлена система навигации, которая предоставляет роботу информацию о расположении различных полок, препятствий и точек назначения.
В этом случае робот может использовать заранее известные карты склада и алгоритмы планирования маршрута для эффективной навигации внутри помещения. На основе этих данных робот может выбирать оптимальные пути для доставки товаров с полок на точки назначения или для выполнения других задач, например, инвентаризации или перемещения грузов.
Предположим, что роботу необходимо доставить товары с определенной полки на точку выдачи. Он использует заранее загруженные данные о структуре склада и предпочитаемых путях движения. На основе этой информации робот планирует оптимальный маршрут, избегая препятствий и минимизируя время доставки. Это позволяет ему эффективно и безопасно перемещаться по складу, используя заранее известные знания о среде.
Таким образом, использование стратегий на основе знаний позволяет роботу принимать обоснованные решения на основе предварительно загруженных данных о среде и ее функционировании, что делает его более эффективным и надежным в выполнении задач навигации в предсказуемой среде, такой как складское помещение.
Обучение с подкреплением представляет собой мощный метод машинного обучения, при котором агент изучает оптимальные стратегии поведения, основываясь на наградах или штрафах, полученных в результате взаимодействия с окружающей средой. В этом подходе агенту не предоставляются заранее определенные правила или модели окружающей среды, а вместо этого он самостоятельно исследует среду, принимает действия и наблюдает за реакцией среды на эти действия.
Ключевой концепцией в обучении с подкреплением является понятие награды. Агент стремится максимизировать получаемую награду, что побуждает его выбирать действия, которые приведут к наилучшим результатам в долгосрочной перспективе. Например, в задаче управления мобильным роботом наградой может быть достижение целевой точки, а штрафом – столкновение с препятствием.
Путем исследования и взаимодействия с окружающей средой агент накапливает опыт, который используется для обновления его стратегии. Обучение с подкреплением часто основано на методах и алгоритмах, таких как Q-обучение, глубокое обучение с подкреплением и алгоритмы актор-критик.
Преимущество обучения с подкреплением заключается в его способности к адаптации к различным средам и сценариям, а также в возможности эффективного обучения оптимальным стратегиям в условиях сложных и динамических сред. Этот метод широко применяется в различных областях, включая автоматизацию, робототехнику, игровую индустрию, финансы и многие другие, где требуется принятие обоснованных решений в условиях неопределенности и изменчивости.