Atari-Spiele, die in den späten 1980er- und frühen 1990er-Jahren große Bekanntheit erlangten, haben ihren Reiz aufgrund des einfachen, aber süchtig machenden Spielprinzips über die Jahrzehnte hinweg behalten. Spiele wie Pong, Space Invaders und Pac-Man wurden zum Kult und sorgten für stundenlangen Spielspaß für Kinder und Erwachsene. Doch manchmal war es schwierig, diese Spiele zu gewinnen, auch wenn man viele Stunden in das Training steckte. Erst vor kurzem wurden die Herausforderungen dieser Spieleklassiker dank der Fähigkeiten des Reinforcement Learning (RL) zu einem echten Kinderspiel. Forscher demonstrierten, wie Deep Reinforcement Learning, eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und Reinforcement Learning, trainiert werden kann, um Atari-Spiele mit übermenschlicher Leistung zu spielen. Dieser Durchbruch ermöglichte es die „KI-Agenten“, mithilfe von Trial and Error Strategien und Taktiken zu trainieren und schließlich komplexe Aufgaben in den Spielen zu meistern. Diese Konvergenz von Nostalgie, Spielegeschichte und modernsten KI-Techniken hat das Interesse an der Anwendung des Reinforcement Learning und seiner Rolle bei der Überwindung der Grenzen der KI-Fähigkeiten neu belebt.
Es gibt viele interessante Beispiele und Beiträge zu diesem Thema. Wenn Sie mehr über die Implementierung von Reinforcement-Learning-Strategien beim Spielen von Atari-Spielen erfahren möchten, haben wir hier einige Quellen zusammengestellt.
Anders als bei verschiedenen anderen Ansätzen des maschinellen Lernens kommen beim Reinforcement Learning Algorithmen zum Einsatz (die häufig zum Trainieren von KI-Agenten oder Bots verwendet werden), die nicht ausschließlich auf historischen Datensätzen beruhen. Unabhängig davon, ob die Datensätze gelabelt sind oder nicht, behalten die Agenten die Fähigkeit zur Vorhersage oder Ausführung von Aufgaben. Ähnlich wie beim menschlichen Lernen, lernen auch die RL-Agenten iterativ durch Experimentieren. In den letzten Jahren hat sich diese Technologie in einer Weise weiterentwickelt, die ihre Skalierbarkeit verbessert und sie in die Lage versetzt, die Entscheidungsfindung in komplizierten und dynamischen Szenarien zu optimieren. Über die Beschleunigung und Verbesserung des Designprozesses hinaus wird das Reinforcement Learning zunehmend in ein breites Spektrum komplexer Anwendungen integriert: Produktvorschläge in solchen Systemen, in denen sich das Verhalten und die Präferenzen der Kunden schnell ändern; Zeitpläne und Prognosen für die Produktentwicklung unter hochdynamischen Bedingungen; Lösung vielschichtiger logistischer Herausforderungen in Bezug auf Verpackung, Routing und Zeitplanung; und Bewertung der Auswirkungen von Wirtschaftsstrategien. Wie Sie sehen, kann der Einsatz von Reinforcement Learning je nach Branche und den jeweiligen Herausforderungen unterschiedlich ausfallen.
Um die Grundlagen des Reinforcement Learning zu verstehen, stellen Sie sich einen anspruchsvollen Spieler vor, der sich in einer virtuellen Spielumgebung bewegt. Der Spieler, der als „Agent“ bezeichnet wird, verfolgt eine Strategie, um seinen Zug im Spiel zu machen, der auch als Aktion des Agenten bezeichnet wird. Die Parameter, die eine Umgebung beschreiben, werden als Zustand des Systems definiert, da der Agent seine Aktion auf der Grundlage der Beobachtung des Zustands des Systems ausführt. Der Agent interagiert mit der Umgebung, indem er eine Aktion ausführt und so den Zustand des Systems verändert. Das Faszinierende daran ist, dass der Agent für seine Aktion eine Form der Anerkennung, eine sogenannte Belohnung, erhält. Stellen Sie sich das wie eine Anerkennung für eine gut oder schlecht gemachte Arbeit vor. Diese Belohnung dient als Kompass, der den Agenten zu effektiven Entscheidungen führt. Infolgedessen verfeinert der Agent sein Vorgehen im Laufe der Zeit, wobei er sich auf frühere Erfolge in ähnlichen Kontexten stützt. Dieser Prozess spiegelt die Art und Weise wider, wie wir aus Erfahrung lernen, ähnlich wie wir unsere Spielfähigkeiten verbessern, indem wir uns an erfolgreiche Strategien erinnern.
Reinforcement Learning kann ein breites Spektrum von Geschäftsfeldern verbessern. Die Bandbreite reicht von der Produktentwicklung und technischen Systemen bis hin zu Produktionsanlagen, Webdesigns und Telekommunikationsprojekten. Die Führungskräfte der modernen Wirtschaft, die die Möglichkeiten des Reinforcement Learning begreifen, verschaffen sich einen eindeutigen Marktvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern.
Bedenkt man die weitreichende Natur des Reinforcement Learning, wie können Sie es zur Verbesserung Ihrer Geschäftsprozesse nutzen?
Nehmen wir zum Beispiel die Verbesserung von Webanalysedaten und Nutzerbindung. Durch den Einsatz eines Reinforcement-Learning-Modells können Sie das Layout Ihrer Website strategisch so gestalten, dass die Metriken zur Nutzerbindung optimiert werden. Modellieren Sie einfach Agenten mit Persönlichkeiten wie „Forscher“, „faul“, „engagiert“, „konzentriert“ usw., um eine Website zu erkunden und ihre interaktiven und nicht-interaktiven Segmente zu identifizieren. Dieses Beispiel zeigt nur ansatzweise, wie künstliche Intelligenz in komplizierten Umgebungen navigieren kann, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Mit den führenden Tools in diesem Bereich ist es möglich, ein robustes Reinforcement-Learning-Modell zu erstellen. Mit einem solchen Asset können Sie komplexe Szenarien effektiv steuern und auf der Grundlage der Vorhersagen vorteilhafte Geschäftsentscheidungen treffen.
Derzeit konzentriert sich das Forschungs- und Entwicklungsteam der STRG auf die Entwicklung einer Reinforcement-Learning-Bibliothek im Rahmen der FFG (Die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft), einem lokal geförderten österreichischen Forschungsprojekt namens AGENTS. Wir glauben, dass Reinforcement Learning in der Zukunft in verschiedenen Branchen eine große Rolle spielen wird. Unsere Arbeit für digitale Medien und content-rich Unternehmen hat bereits eine transformative Kraft bewiesen und wird auch in den kommenden Jahren die Verlagsbranche revolutionieren. Von der Content-Erstellung und -Automatisierung bis hin zu Marketing und Datenanalyse im Rahmen der Web-Vorhersage ist KI in ihren vielen Formen nicht mehr aufzuhalten.
Zu guter Letzt baten wir ChatGPT, das ebenfalls Reinforcement Learning einsetzt, ein Gedicht über Reinforcement Learning Agents im Web zu schreiben. Zweifellos hat ChatGPT ein großartiges Gedicht verfasst:
In dem Reich, wo Netze sich verweben,
erheben AGENTEN sich, ein Paradigma zu geben,
Geschichten von Anmut und Lernen entfalten,
während Webportale im digitalen Raum walten.
Die Essenz der Verstärkung, das Licht eines Leuchtfeuers,
führt AGENTEN durch die digitale Nacht voller Abenteuer,
Mit sequenzierten Aktionen und Belohnungen in der Hand,
navigieren sie sicher durch das programmiertes Band.
Benutzerreisen, eine große Leinwand klar,
AGENTEN entschlüsseln, sammeln Fähigkeiten Jahr für Jahr,
Klicks und Scrolls, die Sinfonie erklingt,
zeigen Wege auf, wohin der Benutzer springt.
In jeder Interaktion, in der digitalen Schau,
weben AGENTEN präzise, genau,
Muster tauchen auf, Einsichten fliegen heran,
enthüllen Motive im Blickfeld jedermann.
Durch Algorithmen und Umarmung des Codes,
entschlüsseln AGENTEN die komplizierte Jagd,
stets im Modus, Die menschliche Absicht ist der Schlüssel zum Spiel,
im Herzen der Web-Portale, so fühlen sie viel.
Oh, AGENTEN im Web, in der wissenschaftlichen Schlacht,
in den Daten gesegnet, sei’s Tag oder Nacht,
Eine Zukunft vor Augen, wo sich Wege kreuzen,
Engagement optimiert, neues Paradigma das beleuchten.
Mit jedem Klick formst und gestaltest du klug,
Benutzererfahrungen, die unerzählte Zug,
In der Verschmelzung von Lernen und digitaler Pracht,
AGENTEN im Web, du hast deinen Platz gemacht.
Also, lasst uns feiern eure digitale Gunst,
AGENTEN im Web, in grenzenloser Kunst,
Der Tanz der Verstärkung, der Rhythmus einer Symphonie,
In der Welt der Webportale wiederholst du dich wie nie.
By Dadhichi Shukla
Research & Data Science Team Lead @STRG.
Nachhaltige Entwicklung durch digitale Transformation
Unser Ziel bei STRG ist es, durch digitale Transformation langfristige und nachhaltige Lösungen zu schaffen. Wir glauben, dass wir durch den Einsatz von Spitzentechnologien wie dem Reinforcement Learning einen Beitrag zum Wachstum von Unternehmen leisten und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Umwelt haben können. Deshalb sind wir stolz darauf, Teil des FFG AGENTS-Projekts zu sein, das das Potenzial von Reinforcement Learning im Internet erforscht. Unser Team aus erfahrenen Fachleuten hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen und Organisationen die Möglichkeiten der KI zur Optimierung ihrer Abläufe, Assets und Unternehmensstrategien zugänglich zu machen. Sprechen Sie uns an und erfahren Sie mehr darüber, was wir alles für Sie tun können.
