Reinforcement Learning là gì? Các thuật toán chính và ứng dụng của học tăng cường

Reinforcement Learning (Học tăng cường) là một hướng phát triển quan trọng của AI, cho phép hệ thống tự tương tác với môi trường, thử nghiệm và tối ưu hóa quyết định mà không cần dữ liệu gán nhãn. Công nghệ này mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như công nghệ, tài chính và y tế, dù vẫn tồn tại thách thức về chi phí tính toán và triển khai.

Trong phạm vi bài viết này, FPT.AI sẽ làm rõ sự khác biệt giữa học tăng cường và các phương pháp học máy khác. Đồng thời chia sẻ về các thuật toán, lợi ích, hạn chế, các ứng dụng thực tế và xu hướng trong tương lai của Reinforcement Learning.

Reinforcement Learning là gì?

Reinforcement Learning (RL) hay 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 để đạt mục tiêu bằng cơ chế thử – sai. Trong đó hệ thống được khuyến khích thực hiện các hành động có lợi và hạn chế những lựa chọn kém hiệu quả. Thông qua cơ chế phần thưởng và hình phạt, mô hình liên tục thử nghiệm, tiếp nhận phản hồi và điều chỉnh chiến lược nhằm tìm ra phương án tối ưu.

Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning có điểm gì khác nhau?

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.

Học tự giám sát (Self-Supervised Learning) là một nhánh của học không giám sát, mặc dù ít được so sánh với Reinforcement Learning nhưng cũng có điểm khác biệt cần chú ý. Đây là mô hình tự tạo nhãn từ dữ liệu chưa gán nhãn để làm cơ sở huấn luyện và đánh giá. Trong khi đó, Reinforcement Learning không dựa trên nhãn hay “sự thật nền tảng”, mà tập trung vào việc học chiến lược hành động thông qua tương tác với môi trường và cơ chế phần thưởng.

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

Nguyên lý hoạt động của Reinforcement Learning ra sao?

Trước khi tìm hiểu nguyên lý hoạt động của Reinforcement Learning, chúng ta cần nắm rõ các thành phần cốt lõi của mô hình học tăng cường, gồm:

• Tác tử – Agent: Là thuật toán hoặc hệ thống chịu trách nhiệm đưa ra quyết định trong quá trình học.
• Môi trường – Environment: Là không gian mà tác tử tương tác, gồm các quy tắc, giới hạn và biến số ảnh hưởng đến kết quả.
• Hành động – Action: Là những lựa chọn mà tác tử có thể thực hiện để tác động lên môi trường.
• Trạng thái – State: Là tình trạng của môi trường tại một thời điểm cụ thể.
• Phần thưởng – Reward: Là tín hiệu phản hồi (dương, âm hoặc bằng không) mà tác tử nhận được sau mỗi hành động, dùng để đánh giá hiệu quả.
• Phần thưởng tích lũy – Cumulative Reward: Là tổng giá trị phần thưởng theo thời gian, giúp tác tử xác định chiến lược tối ưu.

Về nguyên lý, Reinforcement Learning hoạt động tương tự cách con người và động vật học từ trải nghiệm thông qua cơ chế thử – sai. Hệ thống liên tục thử các hành động khác nhau trong môi trường và ưu tiên những hành vi mang lại phần thưởng cao nhất, từ đó dần hình thành chiến lược tối ưu.

Về quy trình, Reinforcement Learning được xây dựng trên mô hình Markov Decision Process (MDP), trong đó tác tử tương tác với môi trường theo từng bước thời gian. Cụ thể, tác tử chọn hành động dựa trên trạng thái hiện tại, môi trường cập nhật trạng thái mới và trả về phần thưởng, sau đó tác tử điều chỉnh chính sách để cải thiện kết quả trong tương lai.

Trong quá trình học, tác tử cần cân bằng giữa khám phá (Exploration – thử hành động mới để hiểu môi trường) và khai thác (Exploitation – chọn hành động đã biết mang lại lợi ích cao). Sự cân bằng này đóng vai trò then chốt trong việc giúp hệ thống tìm ra chiến lược tối ưu và đạt phần thưởng tối đa.

Reinforcement Learning có những loại nào?

Reinforcement Learning được chia thành hai nhóm chính: Model-based RL và Model-free RL. Sự khác biệt giữa hai phương pháp này nằm ở cách tác tử xây dựng hiểu biết về môi trường và đưa ra quyết định, cụ thể:

Model-based RL – Học tăng cường dựa trên mô hình

Trong phương pháp Model-based Reinforcement Learning, tác tử xây dựng một mô hình nội bộ của môi trường để dự đoán kết quả và phần thưởng của từng hành động trước khi thực hiện. Dựa trên mô hình này, thuật toán lập kế hoạch và lựa chọn chiến lược nhằm tối đa hóa tổng phần thưởng. Cách tiếp cận này thường phù hợp với các môi trường ổn định, nơi quy luật hoạt động có thể được mô phỏng tương đối chính xác.

Ưu điểm của Model-based RL:

• Cần ít dữ liệu huấn luyện hơn nhờ khả năng mô phỏng và dự đoán.
• Tiết kiệm thời gian do giảm số lần thử nghiệm trực tiếp trong môi trường thực.
• Cho phép kiểm tra và khám phá trong môi trường giả lập an toàn.

Nhược điểm của Model-based RL:

• Hiệu suất phụ thuộc mạnh vào độ chính xác của mô hình môi trường.
• Độ phức tạp cao và yêu cầu tài nguyên tính toán lớn.
• Kém hiệu quả trong các môi trường biến đổi liên tục.

Model-free RL – Học tăng cường không mô hình

Trong Model-free Reinforcement Learning, tác tử không xây dựng mô hình nội bộ của môi trường mà học trực tiếp từ trải nghiệm thông qua cơ chế thử – sai. Bằng cách thực hiện nhiều hành động và quan sát phần thưởng nhận được, tác tử dần hình thành chính sách (policy) nhằm tối đa hóa tổng phần thưởng. Phương pháp này phù hợp với các môi trường phức tạp hoặc thường xuyên thay đổi, nơi việc mô hình hóa chính xác là rất khó.

Ưu điểm của Model-free RL:

• Không phụ thuộc vào việc xây dựng mô hình môi trường.
• Cấu trúc triển khai đơn giản hơn so với Model-based RL.
• Thích hợp cho các tình huống thực tế có tính biến động cao.

Nhược điểm của Model-free RL:

• Cần nhiều lần thử nghiệm, dẫn đến thời gian huấn luyện dài.
• Có thể phát sinh rủi ro khi áp dụng trực tiếp trong môi trường thực do thiếu khả năng dự đoán trước.

Một số thuật toán cơ bản trong học tăng cường – Reinforcement Learning

Thuật toán Reinforcement Learning xác định cách tác tử học và lựa chọn hành động dựa trên tín hiệu phần thưởng từ môi trường. Tùy theo đặc điểm bài toán và môi trường, có nhiều thuật toán RL khác nhau được áp dụng. Nhìn chung, các thuật toán này được chia thành 2 nhóm chính: thuật toán dựa trên giá trị (Value-based) và thuật toán dựa trên chính sách (Policy-based).

Value-Based Algorithms

Nhóm thuật toán dựa trên giá trị (Value-based) tập trung vào việc ước lượng giá trị kỳ vọng của từng trạng thái hoặc cặp trạng thái – hành động. Giá trị này phản ánh tổng phần thưởng mà tác tử có thể nhận được khi bắt đầu từ một trạng thái và tiếp tục hành động theo chiến lược tối ưu.

Q-Learning: Là thuật toán Model-free và Off-policy, cho phép tác tử học mà không cần mô hình môi trường. Thuật toán sử dụng Q-table để lưu trữ giá trị của từng cặp trạng thái – hành động và liên tục cập nhật dựa trên phản hồi nhận được. Khi thực thi, tác tử chọn hành động có giá trị Q cao nhất để tối đa hóa phần thưởng.

Deep Q-Networks (DQN): DQN mở rộng Q-Learning bằng cách dùng mạng nơ-ron để xấp xỉ giá trị Q thay cho Q-table. Cách tiếp cận này phù hợp với môi trường có không gian trạng thái lớn, nơi Q-table không còn khả thi. Nhờ khả năng tổng quát hóa của mạng nơ-ron, tác tử có thể đưa ra quyết định hiệu quả ngay cả với các trạng thái chưa từng gặp.

SARSA: Đây là thuật toán On-policy, trong đó tác tử cập nhật giá trị dựa trên chính hành động được chọn theo chính sách hiện tại. Vì học bám sát hành vi thực tế, SARSA thường tạo ra chiến lược ổn định và an toàn hơn, đặc biệt trong các môi trường có mức độ rủi ro cao.

Policy-Based Algorithms

Nhóm thuật toán dựa trên chính sách (Policy-based) không ước lượng giá trị trạng thái mà tối ưu trực tiếp chính sách (policy) – quy tắc giúp tác tử chọn hành động trong từng trạng thái. Các thuật toán này điều chỉnh chính sách liên tục nhằm tối đa hóa tổng phần thưởng kỳ vọng.

Một số thuật toán tiêu biểu thuộc nhóm policy gradient gồm REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO), Trust Region Policy Optimization (TRPO), Actor-Critic, Advantage Actor-Critic (A2C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) và Twin-Delayed DDPG (TD3).

Lợi ích của Reinforcement Learning là gì?

Reinforcement Learning có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp mà các phương pháp học máy truyền thống khó xử lý. Công nghệ này cho phép hệ thống tự tìm kiếm chiến lược tối ưu trong dài hạn mà không cần hướng dẫn chi tiết. Một số lợi ích nổi bật của Reinforcement Learning gồm:

• Tối ưu theo mục tiêu dài hạn: RL tập trung trực tiếp vào việc tối đa hóa phần thưởng tổng thể, giúp hệ thống cân bằng giữa lợi ích trước mắt và lợi ích lâu dài.
• Tự thu thập dữ liệu: Hệ thống chủ động học thông qua tương tác với môi trường thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào bộ dữ liệu huấn luyện có sẵn.
• Khả năng thích nghi cao: RL có thể điều chỉnh chiến lược khi môi trường thay đổi, từ đó hoạt động hiệu quả trong các tình huống động và không chắc chắn.

Reinforcement Learning tồn tại những hạn chế nào?

Mặc dù học tăng cường đã đạt nhiều kết quả ấn tượng trong môi trường mô phỏng, việc triển khai trong thực tế vẫn gặp không ít rào cản. Dưới đây là những hạn chế của Reinforcement Learning:

• Nhu cầu dữ liệu huấn luyện lớn: RL tạo dữ liệu bằng cách tương tác trực tiếp với môi trường, nhưng quá trình này thường chậm và tốn kém. Với các hệ thống có không gian trạng thái rộng hoặc độ trễ cao, tác tử cần rất nhiều lần thử nghiệm trước khi học được chiến lược hiệu quả.
• Phần thưởng bị trì hoãn: Trong nhiều bài toán thực tế, phần thưởng chỉ xuất hiện sau một chuỗi hành động dài, khiến việc xác định hành động nào tạo ra kết quả trở nên khó khăn. Điều này làm tăng độ phức tạp khi tối ưu chính sách.
• Thiếu khả năng giải thích: Sau khi học được chiến lược, các quyết định của tác tử thường khó diễn giải. Điều này làm giảm mức độ tin cậy của người dùng, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tài chính.

Học tăng cường được ứng dụng trong thực tế như thế nào?

Hiện nay, Reinforcement Learning đang góp phần thay đổi cách giải quyết các bài toán phức tạp trong thực tế. Nhờ khả năng học từ trải nghiệm và tối ưu hóa quyết định trong môi trường động, học tăng cường được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như robot, y tế, tài chính, năng lượng và trò chơi. Sau đây là những ứng dụng phổ biến nhất của học tăng cường:

Ứng dụng trong robot và xe tự hành:

• Điều khiển robot: Reinforcement Learning cho phép robot học các kỹ năng như cầm nắm, di chuyển và lắp ráp trong môi trường công nghiệp, tăng khả năng thích nghi với điều kiện mới. Chẳng hạn, cánh tay robot do DeepMind phát triển được huấn luyện bằng RL để thực hiện nhiệm vụ sắp xếp vật thể chính xác.
• Xe tự hành: RL hỗ trợ xe tự hành học cách vận hành an toàn trong môi trường phức tạp, tối ưu hóa lộ trình và nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

Ứng dụng trong sản xuất và bảo trì:

• Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất: Reinforcement Learning giúp hệ thống tự điều chỉnh các thông số vận hành để nâng cao hiệu suất và hạn chế lãng phí trong quá trình sản xuất.
• Bảo trì dự đoán: Học tăng cường phân tích dữ liệu thiết bị để dự báo sự cố và đề xuất lịch bảo trì phù hợp, từ đó giảm thời gian gián đoạn và chi phí sửa chữa.

Ứng dụng trong Y tế và Dược phẩm:

• Lập kế hoạch điều trị: Học tăng cường hỗ trợ xây dựng và tối ưu hóa phác đồ điều trị cá nhân hóa, đặc biệt hiệu quả trong quản lý bệnh ung thư và các bệnh mãn tính.
• Phát triển thuốc: RL mô phỏng phản ứng hóa học để khám phá các phân tử tiềm năng, qua đó rút ngắn thời gian và chi phí nghiên cứu dược phẩm.

Ứng dụng trong Tài chính và Đầu tư:

• Giao dịch tự động: Học tăng cường được dùng để xây dựng thuật toán giao dịch có khả năng thích ứng nhanh với biến động thị trường. Chẳng hạn, hệ thống LOXM của J.P. Morgan ứng dụng RL để tối ưu hóa hoạt động giao dịch tài chính.
• Quản lý danh mục đầu tư: Reinforcement Learning hỗ trợ điều chỉnh chiến lược đầu tư theo thời gian thực, giúp cân bằng giữa lợi nhuận kỳ vọng và mức độ rủi ro.

Ứng dụng trong trò chơi và mô phỏng thực tế ảo:

• Phát triển AI trong game: Reinforcement Learning cho phép AI học và tối ưu chiến lược trong các trò chơi phức tạp. Điển hình là AlphaGo của DeepMind đã đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây.
• Ứng dụng trong thực tế ảo: RL giúp xây dựng các mô phỏng chân thực hơn, phục vụ huấn luyện AI và nghiên cứu hành vi con người.

Ứng dụng trong năng lượng và lưới điện thông minh:

• Quản lý lưới điện: Reinforcement Learning hỗ trợ cân bằng cung – cầu điện năng và tối ưu việc sử dụng năng lượng tái tạo. Chẳng hạn, DeepMind đã giúp Google giảm khoảng 40% mức tiêu thụ năng lượng tại các trung tâm dữ liệu.
• Tối ưu sạc xe điện: Học tăng cường tính toán thời điểm và chiến lược sạc phù hợp để tiết kiệm chi phí và giảm tải cho lưới điện.

Các xu hướng của Reinforcement Learning trong tương lai

Một xu hướng nổi bật của Reinforcement Learning hiện nay là Deep Reinforcement Learning (DRL), phương pháp kết hợp RL với mạng nơ-ron sâu để tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu thô. Nhờ đó, tác tử có thể học chính sách hiệu quả trong các môi trường phức tạp mà không cần thiết kế đặc trưng thủ công.

Bên cạnh đó, mô hình A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) cho phép nhiều tác tử học song song và chia sẻ kinh nghiệm, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện và cải thiện hiệu suất. Những tiến bộ này đang đưa học tăng cường tiến gần hơn tới mục tiêu xây dựng các hệ thống AI có khả năng học linh hoạt và tự thích nghi.

Reinforcement Learning là một kỹ thuật Machine Learning mạnh mẽ mô phỏng cách con người học qua thử nghiệm và phản hồi, với trọng tâm là cân bằng giữa khám phá và khai thác. Trong tương lai, học tăng cường được kỳ vọng sẽ tiến gần hơn tới trí tuệ nhân tạo tổng quát, cho phép các hệ thống tự thích nghi và áp dụng kiến thức linh hoạt vào nhiều tình huống mà không cần lập trình lại, qua đó thúc đẩy các giải pháp tự động hóa một cách thông minh hơn.