Взаимосвязь ударов дофамина с системой вознаграждения в процессе обучения с подкреплением.
Хорошо, прежде чем мы углубимся в взаимосвязь функционирования человеческого мозга, формирования памяти у людей, машинного обучения или обучения с подкреплением, давайте сначала разберемся, как функционирует наш мозг, формируя определенную привычку, зависимость или выполняя любимую задачу.
Во-первых, зависимость описывается как глобальный гуманитарный кризис, хотя мы никоим образом не вдаемся в факты о том, как она разрушает жизни и оказывается одной из основных причин смертельных случаев во всем мире. В первую очередь мы сосредоточимся на поиске связи между рабочим пониманием нашего мозга, развивающего зависимость, и тем, как аналогичная архитектура используется в одной из передовых современных технологий 21-го века — обучении с подкреплением!
Давайте поймем, что происходит неврологически, когда мы действительно становимся зависимыми от чего-то.
Впервые ученые начали серьезно изучать аддиктивное поведение еще в 1930-х годах. Чтобы понять пути и факторы, ответственные за определенную зависимость, нам нужно узнать о «вознаграждениях». Глубоко в мозгу находится путь вознаграждения — нейронный путь, который высокоорганизованным образом соединяет кластеры нейронов из разных областей мозга — также известный как «мезолимбический путь». Основная функция этого пути вознаграждения заключается в подкреплении набора моделей поведения.
Если мы вспомним времена эволюции, нам было полезно иметь механизм, который вознаграждает нас за поведение, полезное для нашего выживания. Такие вещи, как поиск пищи во время голода, разжигание огня или бегство от источника опасности — еще полезнее иметь способ вспомнить, как нам удалось остаться в живых, чтобы мы могли повторить это в следующий раз, когда окажемся в похожей ситуации. ситуация. Путь вознаграждения достигает всего этого, прежде всего, за счет использования определенного нейромедиатора — «ДОФАМИНА».
После соответствующего действия по пути вознаграждения высвобождается небольшой всплеск дофамина, и это заставляет нас чувствовать небольшой толчок удовлетворения, который действует как награда за поддержание нашей жизни, побуждая нас повторять тот же набор действий в будущем. . Сигналы дофамина также воздействуют на области мозга, отвечающие за память и движения, которые помогают нам запоминать то, что хорошо для выживания, и облегчают повторение этого.
Вознаграждающие события, такие как победа в игре, спорте, комплименты на работе, посылают сигналы для выброса дофамина. К сожалению, если мы продолжаем вести себя подобным образом или занимаемся этим, перегружая нашу систему вознаграждения, со временем мозг пытается приспособиться к этому и хронически повышает уровень дофамина.
Как это связано с концепцией обучения с подкреплением в машинном обучении?
Чтобы достичь понимания, во-первых, давайте разберемся, что такое обучение с подкреплением в ИИ —
Обучение с подкреплением — одна из старейших и самых мощных идей, связывающих нейробиологию и ИИ. В конце 1980-х исследователи компьютерных наук пытались разработать алгоритмы, которые могли бы научиться выполнять сложные действия самостоятельно, используя в качестве обучающего сигнала только поощрения и наказания. Эти награды будут служить подкреплением любого поведения, которое привело к их приобретению. Чтобы решить данную проблему, необходимо понять, как текущие действия приводят к будущим вознаграждениям. Например, по подкреплению учащийся может узнать, что подготовка к экзамену приводит к более высоким результатам на тестах. Чтобы предсказать общую будущую награду, которая будет получена в результате действия, часто необходимо просчитать много шагов в будущее.
Обучение с подкреплением — это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений.
Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер использует метод проб и ошибок, чтобы найти решение проблемы. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает либо награды, либо штрафы за выполняемые действия. Его цель — максимизировать общее вознаграждение.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели подсказок или предложений по решению игры. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими способностями. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом намекнуть на творческий потенциал машины.
Короче говоря, обучение с подкреплением — это тип методологии обучения, при котором мы вознаграждаем алгоритм обратной связью, чтобы учиться и улучшать будущие результаты.
Этот тип обучения используется во многих областях исследований в глобальном масштабе, поскольку он очень помогает таким технологиям, как ИИ.
Преимущества обучения с подкреплением
- Он может решать более сложные и сложные задачи. Также полученные решения будут очень точными.
- Причина его совершенства в том, что он очень похож на человеческую технику обучения.
- Эта модель пройдет строгий процесс обучения, который может занять некоторое время. Это может помочь исправить любые ошибки.
- Благодаря способности к обучению его можно использовать с нейронными сетями. Это можно назвать глубоким обучением с подкреплением.
- Поскольку модель постоянно учится, ошибка, допущенная ранее, вряд ли произойдет в будущем.
- Используя обучение с подкреплением, можно построить различные модели решения проблем.
- Когда дело доходит до создания симуляторов, обнаружения объектов в автоматических автомобилях, роботов и т. д., обучение с подкреплением играет большую роль в моделях.
- Самое приятное то, что даже когда нет обучающих данных, он будет учиться на опыте, полученном при обработке обучающих данных.
- Для различных проблем, которые могут показаться нам сложными, он предоставляет идеальные модели для их решения.
Использованная литература:
Исследование проливает свет на то, как «дофаминовые нейроны способствуют формированию памяти у людей
Исследования Cedars-Sinai проливают свет на то, как человеческий мозг быстро формирует новые воспоминания, обеспечивая понимание …www.cedars-sinai.org»
