Il Reinforcement Learning (RL): come i robot impararono autonomamente dal loro ambiente
Il Reinforcement Learning (RL) trova sempre più applicazione, negli ultimi anni, nel mondo della robotica autonoma, specialmente nello sviluppo di quelli che sono stati chiamati i “curious robots”, ovvero robot programmati in modo da mimare la curiosità umana per l’ambiente esterno.
Infatti, in generale, uno dei problemi fondamentali dei robot autonomi riguarda la capacità di generare autonomamente delle strategie per risolvere un problema, o per esplorare autonomamente un ambiente. Il RL permette di migliorare le performance del robot in entrambi questi campi. L’apprendimento per rinforzo è uno dei tre paradigmi di base dell’apprendimento automatico, insieme all’apprendimento supervisionato e all’apprendimento non supervisionato. Nel campo della “open ended robotics” il RL viene utilizzato per permettere al robot di esplorare e imparare da un ambiente anche in assenza di un esplicito obiettivo. In breve, il funzionamento del RL in questo contesto è il seguente: il robot inizia ad esplorare una parte dell’ambiente con i sensori e gli attuatori, ovvero le braccia meccaniche. Nel momento in cui l’ambiente è conosciuto oltre una certa soglia, l’algoritmo di RL diminuisce la ricompensa, ovvero il “rinforzo” positivo – da qui Reinforcement learning – nell’esplorare quella parte di ambiente, e forza il robot ad esplorare una nuova porzione. In questo modo il robot è spinto, autonomamente, da un principio simile alla curiosità. Uno dei maggiori vantaggi dell’utilizzo dell’apprendimento per rinforzo nello sviluppo di “robot curiosi” è che consente a questi robot di apprendere dal loro ambiente in modo più naturale. Le tecniche di programmazione tradizionali richiedono agli ingegneri di specificare ogni passaggio che un robot deve eseguire per completare un’attività, il che può richiedere molto tempo ed essere difficile e inefficace, specialmente se il robot trova applicazioni in ambienti imprevedibili e mutevoli. L’apprendimento per rinforzo, invece, consente ai robot di imparare autonomamente dal loro ambiente e sviluppare le strategie di interazione migliori. Queste tecniche possono essere utilizzate anche per far scoprire al robot, con una procedura di “trial and error”, quale sia la strada più breve per uscire da un labirinto. In generale, il RL funziona molto bene per obiettivi esplorativi, e per l’interazione con ambienti estremamente imprevedibili, dove le normali tecniche di programmazione fallirebbero certamente. L’evoluzione di questo approccio potrebbe portare nei prossimi anni a robot in grado di esplorare vaste porzioni di ambiente, per lungo tempo, senza bisogno di alcuna supervisione umana. Una simile tecnologia trova applicazione in molteplici campi, sia civili che militari.
Nonostante questi vantaggi, ci sono anche alcuni potenziali rischi associati all’utilizzo dell’apprendimento per rinforzo nei robot curiosi. Una delle preoccupazioni principali è che gli algoritmi di apprendimento per rinforzo possono essere difficili da interpretare, il che rende complesso capire come un robot prende le decisioni e prevedere come si comporterà in una determinata situazione. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento per rinforzo comportano il rischio che un robot impari a compiere azioni non ottimali o addirittura dannose, se l’interpretazione del feedback ambientale è inefficace.
Nel complesso, sebbene esistano certamente dei rischi associati all’utilizzo dell’apprendimento a rinforzo in robotica, i vantaggi di questa tecnica possono essere significativi. Consentendo ai robot di apprendere compiti complessi e adattarsi più facilmente a nuovi ambienti, l’apprendimento per rinforzo può aiutare a rendere i robot più versatili ed efficienti. Fintanto che questi algoritmi vengono utilizzati con attenzione e con un’adeguata supervisione, possono essere un potente strumento per migliorare le prestazioni e far progredire il campo della robotica.