Hierarchiczne uczenie ze wzmocnieniem (Hierarchical Reinforcement Learning, HRL) to zaawansowana odmiana uczenia ze wzmocnieniem (RL), która organizuje proces podejmowania decyzji na różnych poziomach abstrakcji. Metodologia ta rozkłada złożone zadania na prostsze podzadania, z których każde może być rozwiązywane przez wyspecjalizowanych subagentów lub polityki. W przeciwieństwie do klasycznego RL, gdzie agent uczy się jednej polityki dla całego zadania, HRL umożliwia strukturalne i modułowe uczenie, ułatwiając generalizację i ponowne wykorzystanie nabytych umiejętności.

Przykłady użycia i zastosowania

HRL sprawdza się szczególnie w problemach, gdzie zadanie globalne można naturalnie rozbić na kroki lub osobne kompetencje, np. w robotyce (nawigacja, manipulacja obiektami), planowaniu skomplikowanych misji, wielopoziomowych grach komputerowych czy zarządzaniu procesami przemysłowymi. Przykładowo, w robotyce agent może nauczyć się „poruszania się po pokoju” łącząc subpolityki takie jak „otworzenie drzwi” czy „ominięcie przeszkody”.

W przetwarzaniu języka naturalnego HRL może służyć do strukturyzowania złożonych dialogów lub orkiestracji wieloetapowej generacji tekstu. W grach HRL pozwala zarządzać strategią długoterminową przy jednoczesnej optymalizacji działań krótkoterminowych.

Główne narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki

Do popularnych narzędzi HRL należą TensorFlow Agents, PyTorch RL oraz OpenAI Baselines, które oferują moduły do implementacji polityk hierarchicznych. Wyspecjalizowane biblioteki, takie jak Stable Baselines3 czy RLlib od Ray, dostarczają rozszerzenia i przykłady dla HRL.

Środowiska symulacyjne, takie jak OpenAI Gym oraz Unity ML-Agents, oferują benchmarki dostosowane do badań HRL, ułatwiając eksperymentowanie i porównywanie różnych architektur hierarchicznych.

Najnowsze osiągnięcia, ewolucje i trendy

HRL cieszy się rosnącym zainteresowaniem dzięki postępom w architekturach modułowych, transfer learningu i meta-learningu. Obecne badania koncentrują się na automatyzacji odkrywania podzadań, zwiększeniu odporności polityk hierarchicznych oraz integracji z modelami generatywnymi.

Do aktualnych trendów należą zastosowania HRL w środowiskach wieloagentowych, wykorzystanie modeli językowych do hierarchizacji zadań oraz optymalizacja efektywności uczenia przez hybrydowe podejścia łączące HRL i uczenie przez naśladowanie.