Omgekeerd leren van versterking

Inverse Reinforcement Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die de motivaties van een agent probeert te begrijpen door zijn gedrag in bepaalde situaties te observeren. Het is nauw verwant aan Reinforcement Learning, waarbij een agent wordt beloond voor het nemen van de juiste actie in een omgeving. Inverse Reinforcement Learning werkt echter in de tegenovergestelde richting, d.w.z. in plaats van de agent te versterken voor het nemen van de juiste actie, probeert het de doelen en beloningen van een agent af te leiden op basis van zijn gedrag.

Inverse reinforcement learning is gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, van robotica tot autonoom rijden. Het wordt ook gebruikt in de cognitieve wetenschap om het gedrag van mensen en dieren beter te begrijpen. Zo kan omgekeerd versterkingsleren helpen om te bepalen welke beloning mensen of dieren zoeken in een bepaalde omgeving. Het doel van omgekeerd versterkingsleren is om inzicht te krijgen in de motivaties van een agent zonder enige voorkennis.

Omgekeerd versterkingsleren is echter beperkt door de afhankelijkheid van het observeren van het gedrag van een agent in een enkele omgeving. Het is ook moeilijk om de exploratie aan te moedigen die nodig is voor een agent om te leren in steeds complexere en onbekende omgevingen.

Omgekeerd versterkingsleren is een belangrijk concept in kunstmatige intelligentie en cognitieve wetenschap en wordt steeds belangrijker naarmate de AI-technologie voortschrijdt. Het kan worden gebruikt om menselijk en dierlijk gedrag beter te begrijpen en om AI-agenten te maken die zich beter kunnen aanpassen aan hun omgeving en de beste acties ondernemen voor een bepaalde situatie.