Învățarea prin întărire ierarhică (Hierarchical Reinforcement Learning – HRL) este o abordare avansată a învățării prin întărire (RL) ce structurează procesul decizional pe diferite niveluri de abstractizare. Această metodologie descompune sarcinile complexe în sub-sarcini mai simple, fiecare putând fi rezolvată de sub-agenti sau politici specializate. Spre deosebire de RL-ul clasic, unde agentul învață o singură politică pentru întreaga sarcină, HRL permite o învățare structurată și modulară, facilitând generalizarea și reutilizarea abilităților dobândite.
Cazuri de utilizare și exemple
HRL este deosebit de potrivit pentru probleme unde o sarcină globală poate fi împărțită natural în pași sau competențe distincte, precum robotica (navigație, manipularea obiectelor), planificarea misiunilor complexe, jocuri video pe mai multe niveluri și managementul operațiunilor industriale. De exemplu, în robotică, un agent poate învăța să „navigheze într-o cameră” combinând sub-politici precum „deschide o ușă” sau „evită un obstacol”.
În procesarea limbajului natural, HRL poate fi folosit pentru structurarea dialogurilor complexe sau pentru orchestrarea unor sarcini de generare de text în mai multe faze. În jocuri, HRL ajută la administrarea strategiilor pe termen lung, optimizând în același timp reacțiile pe termen scurt.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Dintre instrumentele utilizate frecvent pentru HRL menționăm TensorFlow Agents, PyTorch RL și OpenAI Baselines, care oferă module pentru implementarea politicilor ierarhice. Librării specializate precum Stable Baselines3 sau RLlib de la Ray oferă extensii și exemple pentru HRL.
Mediile de simulare precum OpenAI Gym și Unity ML-Agents pun la dispoziție benchmark-uri adaptate cercetării HRL, facilitând experimentarea și compararea diverselor arhitecturi ierarhice.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
HRL cunoaște un interes sporit datorită progreselor recente în arhitecturi modulare, învățare prin transfer și meta-learning. Cercetările actuale vizează automatizarea descoperirii sub-sarcinilor, robustetea politicilor ierarhice și integrarea cu modele generative.
Tendințele actuale includ aplicarea HRL în medii multi-agent, utilizarea modelelor de limbaj pentru ghidarea ierarhizării sarcinilor și optimizarea eficienței învățării prin metode hibride ce combină HRL cu învățarea prin imitație.