Uczenie ze wzmocnieniem (RL, Reinforcement Learning) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której agent uczy się podejmować sekwencyjne decyzje poprzez interakcję ze środowiskiem. Agent otrzymuje nagrody lub kary w zależności od swoich działań i dostosowuje swoją strategię (politykę), aby maksymalizować skumulowaną, długoterminową nagrodę. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, gdzie poprawne odpowiedzi są znane, RL wyróżnia się tym, że agent musi samodzielnie odkryć, która sekwencja działań prowadzi do sukcesu, często metodą prób i błędów.

Przykłady zastosowań i przypadki użycia

Uczenie ze wzmocnieniem jest wykorzystywane w robotyce (manipulacja obiektami, nawigacja), grach (szachy, Go, gdzie agenci przewyższyli mistrzów świata), optymalizacji systemów logistycznych lub energetycznych, zarządzaniu portfelem finansowym oraz personalizacji rekomendacji na platformach cyfrowych.

Na przykład w systemach rekomendacyjnych agent dostosowuje propozycje do reakcji użytkowników, aby zmaksymalizować ich zaangażowanie. W robotyce ramię robota może nauczyć się chwytać przedmioty o różnych kształtach, otrzymując nagrodę za udane działanie.

Narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki

Do głównych bibliotek należą OpenAI Gym (środowiska symulacyjne do RL), Stable Baselines3 (implementacje standardowych algorytmów), Ray RLlib (trening rozproszony na dużą skalę), TensorFlow Agents, Keras-RL oraz Dopamine (od Google).

Narzędzia te udostępniają środowiska, algorytmy i interfejsy, które ułatwiają badania, prototypowanie i wdrażanie rozwiązań RL w kontekstach przemysłowych i zaawansowanych badawczych.

Ostatnie osiągnięcia, rozwój i trendy

RL intensywnie się rozwija dzięki pojawieniu się podejść modelowych, połączeniu z uczeniem głębokim (deep RL) i integracji z technikami uczenia przez naśladowanie. Współczesne badania koncentrują się na odporności, efektywności treningu, uogólnianiu na różne środowiska oraz ograniczaniu zapotrzebowania na dane dzięki symulacjom.

Wśród aktualnych trendów: zastosowanie RL w złożonych systemach autonomicznych (pojazdy, drony), automatyzacja przemysłowa oraz integracja z innymi paradygmatami SI dla tworzenia bardziej adaptacyjnych i niezawodnych agentów.