Cos'è il Deep Reinforcement Learning

Il Deep Reinforcement Learning è una fusione tra il Reinforcement Learning tradizionale e il Deep Learning.
Mentre nel RL tradizionale gli agenti di solito utilizzano tabelle o funzioni di valore per rappresentare l'ambiente e prendere decisioni, il Deep RL si avvale di reti neurali profonde per apprendere rappresentazioni di alto livello degli stati e delle politiche in ambienti complessi.
Nel RL classico, l'agente apprende una politica che mappa gli stati a decisioni ottimali.
Questo processo può essere complicato quando l'ambiente è troppo grande o troppo complesso per essere rappresentato in modo esplicito (ad esempio, in giochi complessi come Go o in scenari di guida autonoma).
Il Deep Learning risolve questo problema mediante la rappresentazione di funzioni di valore o politiche tramite reti neurali profonde, che possono gestire input di alta dimensione (come immagini o sequenze temporali) e apprendere dalle esperienze in modo altamente efficace.

Reti Neurali Profonde nel Reinforcement Learning

Nel contesto del DRL, le reti neurali vengono utilizzate per stimare due funzioni principali:
- Funzione di valore: Rappresenta la bontà di uno stato (o stato-azione) dato.
L'idea è che, conoscendo il valore di ogni stato, l'agente possa scegliere la sequenza di azioni che massimizza la somma delle ricompense future.

- Politica: Rappresenta la strategia dell'agente, ovvero come scegliere un'azione data una certa situazione.
La politica può essere rappresentata da una rete neurale che mappa gli stati agli spazi delle azioni.

Le reti neurali consentono agli agenti di apprendere a partire da dati grezzi, come immagini (nelle applicazioni di giochi o robotica), che sarebbero difficili da trattare con i metodi tradizionali di RL, come le tabelle Q o le funzioni di valore lineari.

Algoritmi Principali di Deep Reinforcement Learning

Diverse architetture e algoritmi sono stati sviluppati nel campo del Deep Reinforcement Learning, tra cui:

Deep Q-Networks

Il Deep Q-Network è uno degli algoritmi più influenti e noti di DRL.
È un'estensione dell'algoritmo Q-learning, dove la funzione di valore Q viene approssimata da una rete neurale profonda.
DQN è stato introdotto nel 2013 da DeepMind e ha ottenuto grandi successi in giochi Atari, superando i metodi tradizionali di RL.
In questo caso, l'agente apprende a massimizzare la somma delle ricompense future, aggiornando i valori delle azioni in base all'esperienza.

Policy Gradient Methods

A differenza di Q-learning, che stima i valori delle azioni per decidere la politica ottimale, i metodi di Policy Gradient apprendono direttamente la politica (cioè una mappatura dallo stato all'azione).
Un esempio di questi metodi è l'Actor-Critic, in cui l'attore (actor) decide quale azione intraprendere, mentre il critico (critic) valuta la qualità di quell'azione.
Gli algoritmi REINFORCE e Proximal Policy Optimization (PPO) sono esempi popolari di approcci basati su policy gradient.
Questi metodi sono molto efficaci in ambienti continui e complessi, dove la discretizzazione degli stati o delle azioni non è possibile o pratica.

Advantage Actor-Critic (A2C) e A3C

L'approccio Advantage Actor-Critic (A2C) migliora l'algoritmo Actor-Critic utilizzando una funzione di vantaggio che riduce la varianza nei gradiente delle politiche, migliorando la stabilità del training.
La versione Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) è un ulteriore miglioramento che sfrutta la parallelizzazione per esplorare in modo più efficace gli ambienti, accelerando l'addestramento.

Applicazioni del Deep Reinforcement Learning

Il Deep Reinforcement Learning ha trovato applicazione in una vasta gamma di settori. Alcuni degli esempi più noti includono:
- Giochi: L'uso più celebre di DRL è stato nel gioco, dove algoritmi come DQN sono stati applicati per battere il campione mondiale di **Go** (AlphaGo) e per eccellere in giochi Atari, scacchi e *Dota 2*.
- Robotica: In robotica, i metodi di DRL sono utilizzati per insegnare ai robot come eseguire compiti complessi come il sollevamento di oggetti, la navigazione in ambienti non strutturati e la manipolazione. L'uso di DRL consente ai robot di imparare dai propri errori in ambienti simulati prima di applicare ciò che hanno imparato nel mondo reale.
- Guida autonoma: Le auto a guida autonoma utilizzano il DRL per imparare a navigare in scenari complessi, bilanciando la velocità, la sicurezza e la navigazione in tempo reale.
- Ottimizzazione industriale: In settori come l'energia e la logistica, il DRL è impiegato per ottimizzare la gestione delle risorse, la pianificazione della produzione e la gestione della catena di approvvigionamento.