Ієрархічне навчання з підкріпленням (Hierarchical Reinforcement Learning, HRL) — це просунутий підхід до навчання з підкріпленням (RL), який організовує процес прийняття рішень на різних рівнях абстракції. Методологія HRL розбиває складну задачу на простіші підзадачі, кожна з яких може вирішуватися підагентом або спеціалізованою політикою. На відміну від класичного RL, де агент навчається єдиної політики для всієї задачі, HRL дозволяє здійснювати модульне, структуроване навчання, що спрощує узагальнення та повторне використання навичок.
Сфери застосування та приклади використання
HRL особливо ефективний для задач, які природно діляться на етапи чи окремі компетенції, наприклад у робототехніці (навігація, маніпуляція об'єктами), плануванні складних місій, багаторівневих відеоіграх та управлінні промисловими процесами. Наприклад, у робототехніці агент може навчитися «пересуватися кімнатою», комбінуючи підполітики на кшталт «відкрити двері» чи «обійти перешкоду».
У сфері обробки природної мови HRL використовується для структурування складних діалогів або багатофазної генерації тексту. У відеоіграх HRL дозволяє управляти довгостроковими стратегіями, оптимізуючи при цьому короткострокові дії.
Головні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Серед популярних інструментів для HRL: TensorFlow Agents, PyTorch RL, OpenAI Baselines, які мають модулі для реалізації ієрархічних політик. Спеціалізовані бібліотеки, такі як Stable Baselines3 чи RLlib від Ray, також надають розширення та приклади для HRL.
Середовища симуляції, такі як OpenAI Gym і Unity ML-Agents, пропонують бенчмарки, пристосовані до HRL-досліджень, що полегшує експерименти та порівняння архітектур.
Останні розробки, еволюції та тенденції
Завдяки останнім досягненням у модульних архітектурах, навчанні з перенесенням та мета-навчанні, HRL знову опинився в центрі уваги дослідників. Актуальні дослідження зосереджені на автоматизації відкриття підзадач, підвищенні надійності ієрархічних політик та інтеграції з генеративними моделями.
Серед тенденцій — застосування HRL у мультиагентних середовищах, використання мовних моделей для ієрархізації задач, а також оптимізація ефективності навчання шляхом поєднання HRL з навчанням шляхом наслідування.