Scaffolding for Learning from Reinforcement: Improving Interaction Learning
Dokumentinformationen
| Autor | Sascha Fleer |
| instructor | Prof. H. Ritter |
| Schule | Bielefeld University |
| Fachrichtung | Neuroinformatics |
| Veröffentlichungsjahr | 2020 |
| Ort | Bielefeld |
| Dokumenttyp | dissertation |
| Sprache | English |
| Seitenanzahl | 234 |
| Format | |
| Größe | 7.17 MB |
- Machine Learning
- Reinforcement Learning
- Artificial Intelligence
Zusammenfassung
I. Einleitung
Die Dissertation untersucht das psychologische Konzept des Scaffoldings als Methode zur Unterstützung des Lernprozesses sowohl bei menschlichen Lernenden als auch bei künstlichen Agenten. Scaffolding umfasst eine Vielzahl von Techniken, die darauf abzielen, den Lernprozess von Anfängern zu verbessern, indem sie deren aktuelle Fähigkeiten analysieren, die Komplexität der Aufgaben anpassen und temporäre Unterstützung bieten. Diese Arbeit überträgt die Methoden des Scaffoldings auf das Gebiet des maschinellen Lernens und zeigt, dass die Lernleistung signifikant verbessert werden kann. Ein zentrales Ziel ist es, neue Fähigkeiten zu erlernen, die sonst unmöglich wären. Die Dissertation diskutiert die Beziehungen zwischen den einzelnen Schlüsselaspekten dieser psychologischen Theorie und den historischen sowie aktuellen Erkenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens.
1.1 Zielsetzung
Die Zielsetzung dieser Arbeit ist es, eine verfeinerte Definition von Scaffolding für maschinelles Lernen zu entwickeln. Scaffolding wird als eine spezielle Form des Meta-Lernens positioniert, die von der Psychologie inspiriert ist. Dies führt zur Entwicklung von vier verschiedenen Scaffolds für Reinforcement Learning-Agenten, die unterschiedliche Teile des Lernprozesses unterstützen. Die positive Auswirkung dieser Ansätze wird durch Tests an ausgewählten Interaktionsproblemen demonstriert.
II. Grundlagen des Reinforcement Learning
Der zweite Abschnitt behandelt die Grundlagen des Reinforcement Learning als Paradigma der von Menschen inspirierten künstlichen Intelligenz. Es wird eine grundlegende Beschreibung eines Reinforcement Learning-Problems gegeben, gefolgt von der Erklärung der Bellman-Gleichung und der optimalen Wertfunktionen. Diese Konzepte sind entscheidend für das Verständnis, wie Agenten lernen, Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien zu optimieren. Die Dissertation erläutert auch die Anwendung von Q-Learning unter Verwendung linearer Funktionsapproximatoren und die Bedeutung von Policy-Gradient-Methoden. Diese Methoden sind essenziell, um die Effizienz und Effektivität von Lernalgorithmen zu steigern.
2.1 Q Learning
Das Q-Learning wird als eine der zentralen Techniken im Reinforcement Learning hervorgehoben. Es ermöglicht Agenten, durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen, indem sie Belohnungen maximieren. Die Dissertation beschreibt, wie Q-Learning durch die Approximation des Zustands-Aktionsraums für eine Menge diskreter Aktionen optimiert werden kann. Diese Techniken sind entscheidend, um die Lernfähigkeit von Agenten zu verbessern und ihre Leistung in komplexen Umgebungen zu steigern.
III. Das Prinzip des Scaffoldings
Im dritten Abschnitt wird das Konzept des Scaffoldings in der Bildungspsychologie behandelt. Es wird erläutert, wie Scaffolding als Leitprinzip für das Lernen von Maschinen reformuliert werden kann. Der Abschnitt beschreibt verschiedene Techniken, um die Aufmerksamkeit der Lernenden zu steuern und die Aufgaben zu vereinfachen. Die Dissertation hebt hervor, dass die Organisation des Lernens auf einer Meta-Ebene entscheidend ist, um die Effizienz des Lernprozesses zu steigern. Die positive Wirkung dieser Ansätze wird durch praktische Beispiele und deren Anwendung in der Robotik verdeutlicht.
3.1 Anwendung in der Robotik
Die Dissertation zeigt, wie Scaffolding in der Robotik eingesetzt werden kann, um die Lernprozesse von künstlichen Agenten zu optimieren. Durch die Implementierung von Scaffolding-Techniken können Agenten effektiver lernen, indem sie ihre Aufmerksamkeit steuern und die Komplexität der Aufgaben anpassen. Diese Ansätze sind nicht nur theoretisch, sondern haben auch praktische Anwendungen in der Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Dokumentreferenz
- Scaffolding for learning from reinforcement: Improving interaction learning (Sascha Fleer)
- The guiding principle of scaffolding
- Scaffolding attention control by exploiting 'perceptive acting'
- Scaffolding attention control by exploiting 'active visual perception'
- Scaffolding the learning of efficient haptic exploration using 'active haptic perception'