Reinforcement Learning là gì? Ví dụ về học tăng cường là gì?

Reinforcement Learning (Học tăng cường) là một kỹ thuật Machine Learning tập trung vào việc đào tạo các tác nhân tự động (agents) đưa ra quyết định thông qua tương tác trực tiếp với môi trường. Khác với các phương pháp học máy khác, Reinforcement Learning mô phỏng cách con người học hỏi thông qua thử và sai, hướng dẫn phần mềm ưu tiên những hành động có lợi cho mục tiêu thông qua cơ chế phần thưởng và hình phạt.

Trong bài viết này, FPT.AI sẽ giới thiệu chi tiết về so sánh điểm khác biệt giữa học tăng cường với các phương pháp học máy khác, quy trình, thành phần chính của hệ thống Reinforcement Learning cũng như các ứng dụng thực tế của công nghệ này. Cùng khám phá nhé!

Reinforcement Learning là gì?

Reinforcement Learning (Học tăng cường) là một kỹ thuật Machine Learning tập trung vào việc đào tạo các tác nhân tự động (agents) đưa ra quyết định thông qua tương tác trực tiếp với môi trường. Tác nhân tự động trong Reinforcement Learning là bất kỳ hệ thống nào có thể ra quyết định và hành động đối với môi trường một cách độc lập, ví dụ như robot và xe tự lái.

Reinforcement Learning mô phỏng cách con người học hỏi để đạt được mục tiêu đã đề ra thông qua phương pháp thử và sai, hướng dẫn phần mềm ưu tiên những hành động có lợi cho mục tiêu, đồng thời hạn chế các hành động không cần thiết hoặc gây xao nhãng. Thông qua cơ chế phần thưởng và hình phạt, hệ thống không ngừng thử nghiệm, tiếp nhận phản hồi và điều chỉnh chiến lược để tìm ra phương án tối ưu nhất.

Một đặc điểm quan trọng của Reinforcement Learning là khả năng trì hoãn phần thưởng, chấp nhận hy sinh lợi ích ngắn hạn để đạt kết quả tốt hơn trong tương lai. Điều này cho phép agent phát triển các chiến lược phức tạp và dài hạn, đặc biệt hữu ích trong các vấn đề ra quyết định tuần tự và trong môi trường không chắc chắn.

Học tăng cường hiện đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như robot tự động, trò chơi điện tử, giao dịch tài chính, chuỗi cung ứng và các hệ thống tự động khác.

>>> XEM THÊM: Robotic Process Automation là gì? Các ứng dụng của RPA trong thực tiễn

Điểm khác biệt giữa học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường là gì?

Sự khác biệt cơ bản giữa học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning) nằm ở cách thức học, loại dữ liệu sử dụng và mục tiêu hướng đến. Xem bảng so sánh chi tiết sau:

Học tự giám sát (Self-Supervised Learning), mặc dù ít khi được so sánh trực tiếp với RL, cũng có điểm khác biệt đáng chú ý. Đây là một hình thức của học không giám sát, sử dụng các nhãn giả được tạo ra từ chính dữ liệu đào tạo không được gán nhãn làm sự thật nền tảng để đo lường độ chính xác của mô hình. Reinforcement Learning không tạo ra các nhãn giả hoặc đo lường dựa trên sự thật nền tảng – nó không phải là phương pháp phân loại mà là cách thức học hành động.

>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot

Các bước chính trong quy trình học tăng cường Reinforcement Learning

Về cơ bản, học tăng cường bao gồm mối quan hệ giữa tác nhân, môi trường và mục tiêu. Mối quan hệ này có thể được mô tả theo thuật ngữ của quá trình quyết định Markov (Markov Decision Process – MDP).

Quá trình quyết định Markov

Quá trình quyết định Markov diễn ra theo ba bước chính:

1. Tác nhân quan sát trạng thái hiện tại và thực hiện một hành động dựa trên thông tin nhận được từ môi trường
2. Môi trường phản ứng lại bằng cách cập nhật sang trạng thái mới và cung cấp phần thưởng tương ứng
3. Tác nhân học hỏi từ phản hồi nhận được, điều chỉnh chiến lược hành động để tối đa hóa tổng phần thưởng (lặp lại hành động mang lại phần thưởng nếu gặp lại trạng thái đó trong tương lai)

Trong quá trình quyết định Markov, hai khái niệm quan trọng được sử dụng là Không gian trạng thái (State Space) và Không gian hành động (Action Space). Không gian trạng thái bao gồm tất cả thông tin về trạng thái hiện tại của môi trường, trong khi Không gian hành động bao gồm tất cả các lựa chọn hành động mà tác nhân có thể thực hiện trong một trạng thái nhất định.

>>> XEM THÊM: Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? Đặc trưng cơ bản & Ứng dụng của Big Data

Quá trình cân bằng giữa khám phá và khai thác

Khác với các phương pháp học máy khác, Agent trong học tăng cường (Reinforcement Learning) không có sẵn dữ liệu được gán nhãn để định hướng hành vi. Thay vào đó, nó phải tự mình khám phá môi trường, thử nghiệm các hành động khác nhau để xác định những hành động nào mang lại phần thưởng. Từ những tín hiệu phần thưởng nhận được, Agent học cách ưu tiên các hành động có lợi để tối đa hóa lợi ích tổng thể.

Tuy nhiên, quá trình học của tác tử không dừng lại ở việc chỉ sử dụng những hành động đã biết. Tác tử cần tiếp tục khám phá các trạng thái và hành động mới để mở rộng hiểu biết về môi trường. Bằng cách này, tác tử có thể tận dụng kinh nghiệm từ những khám phá mới để cải thiện quá trình ra quyết định.

Nói cách khác, thuật toán học tăng cường đòi hỏi Agent phải thực hiện đồng thời hai nhiệm vụ:

• Khai thác (Exploitation): Tận dụng kiến thức đã có về các cặp trạng thái-hành động từng mang lại phần thưởng cao trong quá khứ.
• Khám phá (Exploration): Thử nghiệm các cặp trạng thái-hành động chưa biết để tìm kiếm những chiến lược mới, tiềm năng hơn, mang lại phần thưởng cao hơn.

Tác nhân không thể chỉ theo đuổi khám phá hoặc khai thác. Nó phải liên tục thử các hành động mới trong khi ưu tiên một (hoặc chuỗi) hành động tạo ra phần thưởng tích lũy lớn nhất..

Sự cân bằng giữa quá trình khám phá và khai thác là yếu tố cốt lõi trong học tăng cường. Khi tác tử đã thu thập đủ kinh nghiệm về môi trường, nó có thể áp dụng chính sách tối ưu đã học được để tối đa hóa phần thưởng trong môi trường cụ thể.

>>> XEM THÊM: Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính

Các thành phần chính của Reinforcement Learning là gì?

Ngoài bộ ba tác nhân – môi trường – mục tiêu, bốn thành phần phụ chính đặc trưng cho học tăng cường bao gồm:

• Chính sách (Policy): Đây là bộ quy tắc xác định hành vi của tác nhân Reinforcement Learning bằng cách ánh xạ các trạng thái môi trường đến các hành động cụ thể mà tác nhân phải thực hiện khi ở những trạng thái đó. Ví dụ, một chính sách hướng dẫn phương tiện tự hành có thể ánh xạ việc phát hiện người đi bộ với hành động dừng lại. Policy có thể là một hàm cơ bản hoặc một quá trình tính toán phức tạp.
• Tín hiệu phần thưởng (Reward Signal): Tín hiệu phần thưởng chỉ định mục tiêu của bài toán học tăng cường. Sau mỗi hành động, tác nhân nhận được hoặc không nhận được phần thưởng, và mục tiêu duy nhất là tối đa hóa tổng phần thưởng theo thời gian. Reinforcement Learning có thể kết hợp nhiều tín hiệu phần thưởng để hướng dẫn tác nhân. Ví dụ, đối với phương tiện tự lái, tín hiệu phần thưởng có thể là giảm thời gian di chuyển, giảm va chạm, vẫn ở trên đường và đúng làn đường, tránh tăng tốc hoặc giảm tốc quá mức,…
• Hàm giá trị (Value Function): Khác với tín hiệu phần thưởng thể hiện lợi ích tức thời, hàm giá trị tính toán lợi ích dài hạn của một trạng thái dựa trên tất cả các trạng thái có thể xảy ra sau đó. Ví dụ, xe tự hành có thể đạt được thời gian di chuyển ngắn hơn bằng cách lái lên vỉa hè, nhưng hàm giá trị sẽ giảm đáng kể do nguy cơ tai nạn cao, khiến tác nhân ưu tiên an toàn hơn tốc độ.
• Mô hình (Model): Đây là một thành phần phụ tùy chọn của hệ thống học tăng cường, cho phép tác nhân dự đoán phản ứng của môi trường đối với các hành động khác nhau. Sau đó, tác nhân sử dụng dự đoán mô hình để xác định các hướng hành động tối ưu dựa trên kết quả tiềm năng. Trong xe tự hành, mô hình giúp dự đoán tuyến đường tốt nhất và hành vi của các phương tiện xung quanh dựa trên vị trí và tốc độ hiện tại. Một số hệ thống dựa trên mô hình bắt đầu với phản hồi trực tiếp từ con người rồi dần chuyển sang học tự động.

>>> XEM THÊM: Computer Vision – Thị giác máy tính là gì? Ứng dụng & Ví dụ

Phương pháp thu thập dữ liệu trong học tăng cường

Có hai phương pháp chung mà một tác nhân có thể thu thập dữ liệu để học các chính sách:

• Học trực tuyến (Online Learning): Phương pháp này cho phép tác nhân thu thập dữ liệu trực tiếp thông qua tương tác với môi trường thực tế. Tác nhân liên tục thực hiện các hành động, quan sát kết quả, nhận phần thưởng, và cập nhật chiến lược của mình qua quá trình lặp đi lặp lại. Việc học diễn ra song song với quá trình thu thập dữ liệu, giúp tác nhân cải thiện chính sách ngay trong quá trình tương tác.
• Học ngoại tuyến (Offline Learning): Khi tác nhân không thể truy cập trực tiếp vào môi trường, nó sẽ học từ bộ dữ liệu đã được ghi lại trước đó. Phương pháp này trở nên phổ biến trong nghiên cứu do những khó khăn thực tế khi huấn luyện mô hình thông qua tương tác trực tiếp. Học ngoại tuyến cho phép tận dụng dữ liệu lịch sử mà không cần tạo ra rủi ro hay tốn kém trong quá trình thử nghiệm trực tiếp với môi trường.

>>> XEM THÊM: Khai phá dữ liệu là gì? 9 công cụ và kỹ thuật Data Mining

Các loại Reinforcement Learning chính

Học tăng cường là một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, đang diễn ra, và do đó, các nhà phát triển đã tạo ra vô số phương pháp tiếp cận học tăng cường. Tuy nhiên, ba phương pháp học tăng cường cơ bản và được thảo luận rộng rãi là lập trình động (Dynamic Programming), Monte Carlo và học khác biệt thời gian (Temporal Difference Learning).

Lập trình động (Dynamic programming)

Lập trình động chia nhỏ các tác vụ lớn hơn thành các tác vụ nhỏ hơn, mô hình hóa các vấn đề dưới dạng một luồng công việc tuần tự, được thực hiện ở các bước thời gian rời rạc. Mỗi quyết định đều tính đến khả năng dẫn đến trạng thái tiếp theo. Phần thưởng (r) của một tác nhân cho một hành động nhất định được biểu diễn như một hàm số phụ thuộc vào ba yếu tố: hành động hiện tại (a), trạng thái môi trường hiện tại (s), và trạng thái tiếp theo tiềm năng (s’):

Hàm phần thưởng này có thể được sử dụng làm (một phần của) chính sách điều chỉnh hành động của tác nhân. Xác định chính sách tối ưu cho hành vi tác nhân là một thành phần chính của các phương pháp lập trình động cho học tăng cường.

Tóm lại, phương trình này định nghĩa vt(s) là tổng phần thưởng dự kiến bắt đầu từ thời điểm t cho đến khi kết thúc luồng quyết định. Nó giả định rằng tác nhân bắt đầu bằng cách chiếm trạng thái s tại thời điểm t. Phương trình cuối cùng chia phần thưởng tại thời điểm t thành phần thưởng ngay lập tức rt(s,a) (tức là công thức phần thưởng) và tổng phần thưởng dự kiến của tác nhân. Do đó, một tác nhân tối đa hóa hàm giá trị của nó – là tổng giá trị của phương trình Bellman – bằng cách liên tục chọn hành động nhận được tín hiệu phần thưởng trong mỗi trạng thái.

>>> XEM THÊM: Text mining là gì? So sánh Text mining và Data Mining

Phương pháp Monte Carlo 

Lập trình động dựa trên mô hình (model-based), có nghĩa là nó xây dựng một mô hình môi trường của nó để nhận phần thưởng, xác định mẫu và điều hướng môi trường. Tuy nhiên, Monte Carlo giả định một môi trường hộp đen, khiến nó không dựa trên mô hình.

Trong khi lập trình động dự đoán các trạng thái tương lai tiềm năng và tín hiệu phần thưởng trong việc ra quyết định, các phương pháp Monte Carlo chỉ dựa trên kinh nghiệm, có nghĩa là chúng lấy mẫu các chuỗi trạng thái, hành động và phần thưởng chỉ thông qua tương tác với môi trường. Do đó, các phương pháp Monte Carlo học thông qua thử và sai thay vì phân phối xác suất.

Monte Carlo cũng khác với lập trình động trong việc xác định hàm giá trị. Lập trình động tìm kiếm phần thưởng tích lũy lớn nhất bằng cách liên tục chọn các hành động được thưởng trong các trạng thái liên tiếp. Ngược lại, Monte Carlo tính trung bình các lợi nhuận cho mỗi cặp trạng thái-hành động. Điều này, đến lượt nó, có nghĩa là phương pháp Monte Carlo phải đợi cho đến khi tất cả các hành động trong một tập nhất định (hoặc chân trời kế hoạch) đã được hoàn thành trước khi tính toán hàm giá trị của nó, và sau đó cập nhật chính sách của nó.

>>> XEM THÊM: Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning

Học khác biệt thời gian (Temporal difference learning)

Học khác biệt thời gian (Temporal Difference – TD) là sự kết hợp của lập trình động và Monte Carlo. Giống như lập trình động, TD cập nhật chính sách của nó, và do đó ước tính cho các trạng thái tương lai, sau mỗi bước mà không cần đợi giá trị cuối cùng. Tuy nhiên, giống như Monte Carlo, TD học thông qua tương tác thuần túy với môi trường của nó thay vì sử dụng một mô hình của nó.

Theo tên gọi của nó, tác nhân học TD sửa đổi chính sách của nó theo sự khác biệt giữa phần thưởng dự đoán và thực tế nhận được trong mỗi trạng thái. Nghĩa là, trong khi lập trình động và Monte Carlo chỉ xem xét phần thưởng nhận được, TD còn cân nhắc sự khác biệt giữa kỳ vọng và phần thưởng nhận được. Sử dụng sự khác biệt này, tác nhân cập nhật ước tính của nó cho bước tiếp theo mà không cần đợi đến chân trời kế hoạch sự kiện, trái ngược với Monte Carlo.

TD có nhiều biến thể. Hai biến thể nổi bật là Trạng thái-hành động-phần thưởng-trạng thái-hành động (State-Action-Reward-State-Action – SARSA) và Q-learning. SARSA là một phương pháp TD trên chính sách (on-policy), có nghĩa là nó đánh giá và cố gắng cải thiện chính sách điều chỉnh quyết định của nó. Q-learning là ngoại chính sách (off-policy). Các phương pháp ngoại chính sách là những phương pháp sử dụng hai chính sách: một để khai thác (chính sách mục tiêu) và một để khám phá để tạo ra hành vi (chính sách hành vi).

>>> XEM THÊM: Machine Vision là gì? So sánh Machine Vision vs Computer Vision

Các phương pháp bổ sung

Có vô số phương pháp học tăng cường bổ sung. Lập trình động là một phương pháp dựa trên giá trị, có nghĩa là nó chọn hành động dựa trên giá trị ước tính của chúng theo một chính sách nhằm tối đa hóa hàm giá trị của nó. Ngược lại, các phương pháp độ dốc chính sách (Policy Gradient) học một chính sách tham số hóa có thể chọn hành động mà không cần tham khảo hàm giá trị. Những phương pháp này được gọi là dựa trên chính sách và được coi là hiệu quả hơn trong môi trường nhiều chiều.

Các phương pháp Actor-Critic sử dụng cả dựa trên giá trị và dựa trên chính sách. Cái gọi là “actor” là độ dốc chính sách xác định hành động nào cần thực hiện, trong khi “critic” là một hàm giá trị để đánh giá hành động. Các phương pháp Actor-Critic, về cơ bản, là một hình thức của TD.

Cụ thể hơn, Actor-Critic đánh giá giá trị của một hành động nhất định dựa không chỉ vào phần thưởng mà còn dựa vào giá trị có thể có của trạng thái tiếp theo. Actor-Critic là đòi hỏi ít tương tác môi trường và tiết kiệm thời gian huấn luyện do cho phép nhiều tác nhân thực hiện hàm giá trị và chính sách trong việc ra quyết định đồng thời.

Phương pháp này thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và học tăng cường, nơi hệ thống hiện đại không chỉ giỏi trong việc giải quyết một bài toán cụ thể mà còn đang phát triển khả năng “học cách học”. Khả năng này cho phép AI tự điều chỉnh và áp dụng kiến thức vào nhiều tình huống khác nhau mà không cần lập trình lại, mở ra cánh cửa cho những ứng dụng tự động hóa mạnh mẽ và linh hoạt hơn trong tương lai.

>>> XEM THÊM: Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence) là gì?

Ứng dụng thực tế và ví dụ về học tăng cường

Robot và xe tự hành

Học tăng cường đóng vai trò thiết yếu trong lĩnh vực robot vì khả năng giải quyết các quyết định trong môi trường không thể dự đoán. Bởi lẽ, những công việc phức tạp như mô phỏng hành vi con người hoặc lái xe tự động đòi hỏi khả năng thích ứng với môi trường thế giới thực đầy biến số và luôn biến đổi.

Nghiên cứu đã chứng minh rằng Deep Reinforcement Learning kết hợp với Deep Neural Network mang lại hiệu quả đáng kể trong các nhiệm vụ phức tạp, đặc biệt là trong việc trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu thô, khái quát hóa và chuyển đổi đầu vào từ cảm biến đa chiều thành đầu ra cho hệ thống điều khiển.

Học tăng cường giúp robot tiếp thu các kỹ năng phức tạp như cầm nắm, di chuyển và lắp ráp sản phẩm trong môi trường công nghiệp. Đối với xe tự hành, học tăng cường không chỉ giúp phương tiện tìm đường đi tối ưu mà còn dạy chúng cách xử lý các tình huống bất ngờ, điều chỉnh tốc độ phù hợp, tiết kiệm nhiên liệu, cũng như đảm bảo an toàn cho hành khách và người tham gia giao thông.

Tuy nhiên, hiệu suất của Deep Reinforcement Learning trong robot phụ thuộc nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu đã thu thập. Vì vậy, nhiều nghiên cứu gần đây tập trung vào việc phát triển phương pháp thu thập dữ liệu thế giới thực và tái sử dụng dữ liệu sẵn có nhằm nâng cao khả năng của hệ thống học tăng cường.

>>> XEM THÊM: Recurrent Neural Network là gì? Khám phá Deep Neural Network – Biến thể của Recurrent Neural Network

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nghiên cứu gần đây cho thấy việc kết hợp kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), có thể cải thiện đáng kể khả năng khái quát hóa trong hệ thống học tăng cường thông qua biểu diễn văn bản của môi trường. Các môi trường văn bản tương tác được chứng minh là giải pháp thay thế hiệu quả về chi phí cho môi trường ba chiều truyền thống, đặc biệt trong việc hướng dẫn tác nhân học tập đưa ra quyết định liên tiếp.

Deep Reinforcement Learning cũng là nền tảng quan trọng cho việc phát triển AI chatbot hiện đại, giúp cải thiện chất lượng phản hồi đối thoại: tự nhiên, linh hoạt, phù hợp với ngữ cảnh và mang lại trải nghiệm giao tiếp người – máy chân thực hơn.

Y tế và Dược phẩm

Trong lĩnh vực y tế, Reinforcement Learning hỗ trợ tối ưu hóa phác đồ điều trị cho bệnh nhân bằng cách học từ dữ liệu lâm sàng và điều chỉnh liều lượng thuốc hoặc phương pháp trị liệu theo phản ứng của từng cá nhân. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong điều trị ung thư và các bệnh mãn tính, nơi mỗi bệnh nhân có đặc điểm sinh học khác biệt và đáp ứng điều trị không đồng nhất.

Trong phát triển dược phẩm, học tăng cường đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc mới bằng cách mô phỏng phản ứng hóa học và dự đoán tương tác giữa phân tử thuốc với protein đích. Thay vì kiểm tra hàng ngàn hợp chất bằng thử nghiệm vật lý tốn kém, thuật toán có thể khám phá không gian phân tử rộng lớn và đề xuất các ứng viên tiềm năng với xác suất thành công cao hơn.

>>> XEM THÊM: Chatbot Y tế – Trợ lý ảo đắc lực ngành chăm sóc sức khỏe

Tài chính và Đầu tư

Giao dịch tự động là lĩnh vực ứng dụng nổi bật của học tăng cường trong tài chính. Các thuật toán giao dịch thông minh có khả năng phân tích dữ liệu thị trường thời gian thực, nhận diện mẫu hình biến động giá và thực hiện quyết định mua/bán tối ưu. Ví dụ tiêu biểu là hệ thống LOXM của J.P. Morgan, sử dụng học tăng cường để tối ưu hóa chiến lược giao dịch, giảm thiểu chi phí thực hiện và tối đa hóa lợi nhuận.

Trong quản lý danh mục đầu tư, Reinforcement Learning giúp cân bằng giữa mục tiêu lợi nhuận và kiểm soát rủi ro. Các mô hình tự động điều chỉnh tỷ trọng tài sản theo diễn biến thị trường và cập nhật chiến lược dựa trên dữ liệu mới nhất, tạo ra hiệu suất đầu tư ổn định hơn trong dài hạn so với các phương pháp truyền thống.

>>> XEM THÊM: TOP 7 ứng dụng AI trong tài chính – ngân hàng nổi bật nhất

Sản xuất và Bảo trì

Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất là ứng dụng quan trọng của học tăng cường trong công nghiệp. Các thuật toán thông minh có thể điều chỉnh liên tục các thông số máy móc như nhiệt độ, áp suất và tốc độ để đạt được hiệu suất cao nhất trong khi giảm thiểu lãng phí nguyên liệu và năng lượng, dẫn đến cải thiện đáng kể về năng suất và chất lượng sản phẩm.

Trong lĩnh vực bảo trì, hệ thống học tăng cường giúp phát triển chiến lược bảo trì dự đoán hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến và lịch sử vận hành, thuật toán học cách nhận diện dấu hiệu suy giảm hiệu suất và dự đoán thời điểm hỏng hóc tiềm ẩn, cho phép lên lịch bảo trì trước khi sự cố xảy ra, giảm đáng kể chi phí sửa chữa và thời gian ngừng máy.

>>> XEM THÊM: Top 6 công cụ AI phân tích dữ liệu hàng đầu hiện nay

Năng lượng và Lưới điện thông minh

Quản lý lưới điện thông minh là ứng dụng tiềm năng của học tăng cường trong lĩnh vực năng lượng. Các thuật toán học cách cân bằng cung-cầu điện năng và tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo không ổn định như gió và mặt trời. Kết quả ấn tượng đã được chứng minh qua việc DeepMind áp dụng học tăng cường tại trung tâm dữ liệu Google, giúp giảm 40% tiêu thụ năng lượng làm mát.

Trong quản lý sạc xe điện, các thuật toán học tăng cường tính toán thời điểm và công suất sạc tối ưu cho từng xe, dựa trên nhu cầu sử dụng, biến động giá điện theo thời gian, và tình trạng tải của lưới điện. Chiến lược thông minh này không chỉ giúp chủ xe tiết kiệm chi phí mà còn giảm áp lực lên hệ thống điện vào giờ cao điểm, tăng cường sự ổn định của lưới điện.

Trò chơi và Mô phỏng thực tế ảo

Trong lĩnh vực trò chơi, học tăng cường đã tạo ra bước đột phá với các AI có khả năng chơi game chiến lược ở trình độ siêu việt. Ví dụ nổi bật nhất là AlphaGo của DeepMind, hệ thống đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol, một thành tựu mà các phương pháp AI truyền thống không thể đạt được. Những thuật toán này không chỉ học luật chơi mà còn phát triển chiến lược tinh vi và khả năng thích ứng với phong cách chơi của đối thủ.

Trong thực tế ảo và mô phỏng, Reinforcement Learning giúp tạo ra môi trường và nhân vật ảo có hành vi chân thực, tự nhiên. Các nhân vật được điều khiển bởi AI học tăng cường có thể phản ứng thích hợp với hành động của người dùng, tạo trải nghiệm tương tác sâu sắc. Những mô phỏng này không chỉ nâng cao trải nghiệm giải trí mà còn mang lại giá trị lớn trong huấn luyện AI và nghiên cứu hành vi con người trong môi trường an toàn, có kiểm soát.

Tóm lại, Reinforcement Learning là một kỹ thuật Machine Learning mạnh mẽ mô phỏng quá trình học tự nhiên của con người thông qua thử nghiệm và phản hồi, với đặc trưng là sự cân bằng giữa khám phá và khai thác. Trong tương lai, học tăng cường sẽ tiếp tục phát triển theo hướng tiệm cận với trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), nơi các hệ thống có thể tự điều chỉnh và áp dụng kiến thức vào nhiều tình huống khác nhau mà không cần lập trình lại, mở ra cánh cửa cho những hệ thống tự động hóa mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

>>> XEM THÊM:

• Agentic RAG là gì? Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG
• Tại sao Gen AI Agents là bước tiến mới của Generative AI?