Wat is de q-functie bij reinforcement learning?

De Q-functie: De Kompasnaald van Q-Learning

Reinforcement learning (RL) is een fascinerend veld binnen de kunstmatige intelligentie dat zich richt op het leren van optimale beslissingen in een omgeving door middel van trial-and-error. Een van de meest fundamentele concepten in RL is de Q-functie, centraal in algoritmes zoals Q-learning. Maar wat stelt deze functie precies voor, en waarom is ze zo belangrijk?

De Q-functie, vaak genoteerd als Q(s, a), beschrijft de verwachte cumulatieve beloning die een agent kan verwachten te ontvangen bij het uitvoeren van een specifieke actie (a) vanuit een bepaalde toestand (s). Met andere woorden: het is een schatting van de langetermijnwaarde van het kiezen van die actie in die toestand. Deze “verwachte cumulatieve beloning” omvat niet alleen de directe beloning die onmiddellijk na de actie volgt, maar ook alle toekomstige beloningen die het gevolg zijn van die actie, gedisconteerd over de tijd. Dit “disconteren” houdt rekening met het feit dat toekomstige beloningen minder waardevol zijn dan onmiddellijke beloningen.

Stel je een robot voor die moet leren navigeren in een kamer. De toestand (s) kan de positie van de robot in de kamer zijn, en de actie (a) kan “naar links bewegen”, “naar rechts bewegen”, “vooruit bewegen” of “stilstaan” zijn. De Q-functie Q(s, a) voor de toestand “dichtbij een obstakel” en de actie “vooruit bewegen” zou dan een lage waarde hebben, aangezien deze actie waarschijnlijk zal leiden tot een botsing (negatieve beloning). Anderzijds, zou de Q-functie voor de toestand “dichtbij de uitgang” en de actie “vooruit bewegen” een hoge waarde hebben, omdat dit leidt tot het bereiken van het doel (positieve beloning).

Het essentiële aspect van de Q-functie is dat ze de agent helpt bij het maken van optimale beslissingen. Door de Q-waarden voor alle mogelijke acties in elke toestand te schatten, kan de agent de actie selecteren met de hoogste Q-waarde. Dit garandeert, in theorie, dat de agent de actie kiest die de grootste verwachte cumulatieve beloning oplevert.

In Q-learning wordt de Q-functie iteratief bijgewerkt door middel van ervaring. De agent exploreert de omgeving, voert acties uit en observeert de resulterende beloningen en nieuwe toestanden. Op basis van deze ervaringen wordt de schatting van de Q-functie aangepast, waardoor deze steeds nauwkeuriger wordt in het voorspellen van de optimale acties.

Kortom, de Q-functie is geen statisch gegeven, maar een dynamisch model dat continu wordt verfijnd tijdens het leerproces. Het vormt het hart van Q-learning en andere Q-functie gebaseerde RL algoritmes, en is essentieel voor het succesvol navigeren en het oplossen van complexe taken in onbekende omgevingen. Het is de kompasnaald die de agent leidt naar de beste acties, gebaseerd op de verwachte langetermijn beloningen.