Saiba como criar uma função de recompensa para IA, um componente crucial do aprendizado por reforço. Siga estas etapas para projetar funções de recompensa eficazes e robustas.

Understanding the problem is key! When looking at a given problem, do not focus solely on existing states but also think about about future states that may arise and which conditions will trigger theses states. If the problem is too complex then consider dividing it into sub problems to improve the learning rate.

The beauty of reward functions is that they can be highly versatile and customizable to the context, proving an indispensable asset in various scenarios. Using my work as an example, the application of AI in an extended reality marketing program, we leverage dense reward functions, providing continuous feedback for each incremental step toward the goal, a customer engagement metric. An intrinsic reward function could also be implemented to incentivize the AI's exploration of new, creative strategies to captivate audiences. It's not just about achieving the immediate goal, but also about encouraging learning and adaptation for the AI.

Creating a reward function for AI requires careful consideration of the objectives, metrics, and desired outcomes. It's an iterative process that may require adjustments and fine-tuning to ensure that the AI system learns and behaves in a manner that aligns with the intended goals.

Como criar uma função de recompensa para IA?

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Uma função de recompensa é um componente crucial do aprendizado por reforço, um ramo da inteligência artificial (.AI) que permite que os agentes aprendam com suas próprias ações e feedback. Uma função de recompensa define o objetivo e o feedback para o agente, e influencia seu comportamento e aprendizado. Mas como criar uma função de recompensa para IA? Aqui estão algumas dicas e práticas recomendadas para ajudá-lo a projetar funções de recompensa eficazes e robustas.

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1 Entenda o problema

O primeiro passo para criar uma função de recompensa é entender o problema que você quer resolver e o agente que você deseja treinar. Você precisa identificar o resultado desejado, as ações possíveis, o espaço de estado e as restrições do problema. Você também precisa considerar os recursos, limitações e suposições do agente. Por exemplo, se você quiser treinar um robô para navegar em um labirinto, você precisa definir a função de recompensa em termos de posição, orientação, sensores e ações do robô.

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Dr Djamila Amimer

Helping Businesses Unlock AI Potential | CEO & Founder | Top 10 Global Thought Leaders on AI, Predictive Analysis and Emerging Tech. | AI Speaker | AI Author| LinkedIn Top AI Voice
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Understanding the problem is key! When looking at a given problem, do not focus solely on existing states but also think about about future states that may arise and which conditions will trigger theses states. If the problem is too complex then consider dividing it into sub problems to improve the learning rate.

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James Omina

Lecturer at Multimedia University of kenya
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AI helps traffic controllers spot abnormal traffic conditions and base their forecasts on similar historic traffic situations. AI can also be used for adaptive signal control.

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2 Especifique o objetivo

O próximo passo é especificar o objetivo do agente, que é o que você deseja que ele atinja ou otimize. O objetivo pode ser um único objetivo ou uma combinação de vários objetivos. Por exemplo, se você quiser treinar um carro autônomo, poderá ter vários objetivos, como segurança, eficiência, conforto e legalidade. O objetivo deve ser claro, mensurável e alinhado com o problema e o agente.

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Sam H.

Freelance Email Lead Researcher
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Start by clearly defining the objective or task that the AI system needs to accomplish. It could be anything from playing a game, solving a problem, or performing a specific task.

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3 Projetar a função de recompensa

O terceiro passo é projetar a função de recompensa, que é uma função matemática que atribui um valor numérico a cada estado ou ação do agente. A função recompensa deve refletir o objetivo e fornecer feedback que oriente o agente para o resultado desejado. Existem diferentes tipos de funções de recompensa, como esparsas, densas, moldadas, intrínsecas e extrínsecas. Dependendo do problema e do agente, talvez seja necessário usar um ou mais desses tipos. Por exemplo, se você quiser treinar uma IA que joga xadrez, você pode usar uma função de recompensa esparsa que só dá uma recompensa positiva por ganhar e uma recompensa negativa por perder, e uma função de recompensa intrínseca que incentiva a exploração e a curiosidade.

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Jason Alan Snyder

Futurologist | Inventor | Technologist | Forbes Contributor
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The beauty of reward functions is that they can be highly versatile and customizable to the context, proving an indispensable asset in various scenarios. Using my work as an example, the application of AI in an extended reality marketing program, we leverage dense reward functions, providing continuous feedback for each incremental step toward the goal, a customer engagement metric. An intrinsic reward function could also be implemented to incentivize the AI's exploration of new, creative strategies to captivate audiences. It's not just about achieving the immediate goal, but also about encouraging learning and adaptation for the AI.

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Stacey Moore

Founder @ Hot Goss - Helping experienced marketers keep their clients impressed and obsessed. • Hire Sassie for $500/mo. She does the work. You take the win. • 🏳️🌈
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Here's an oversimplified example of what it can look like to illustrate the chess-playing mentioned in the article: +1 for capturing an opponent's piece +5 for putting the opponent in check +10 for a checkmate -1 for losing a piece

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Michel Bluteau
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Out of curiosity...Is there any research happening today that couples AI Reward System and Wetware? Nature's Reward System for all the animals is coupled strongly with the physical world via the senses and the various body plans out there. Wetware as a shortcut for AI? What could happen if we hooked up a Chat Bot to a rat's brain for example? Could sugar become the basis for a Reward Function?

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4 Avaliar e refinar a função de recompensa

A etapa final é avaliar e refinar a função de recompensa, que é um processo iterativo que envolve testar, depurar e melhorar a função de recompensa. Você precisa monitorar o desempenho, o comportamento e o aprendizado do agente e verificar se a função de recompensa está atingindo o objetivo pretendido. Você também precisa identificar e evitar possíveis armadilhas, como hacking de recompensa, esparsidade de recompensa, modelagem de recompensa e especificação incorreta de recompensa. Por exemplo, se você quiser treinar um chatbot, talvez seja necessário ajustar a função de recompensa para evitar gerar respostas inadequadas ou irrelevantes.

Criar uma função de recompensa para IA não é uma tarefa trivial e requer análise, design e avaliação cuidadosos. Seguindo essas etapas, você pode criar uma função de recompensa que ajuda seu agente a aprender e atingir seus objetivos.

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Stacey Moore

Founder @ Hot Goss - Helping experienced marketers keep their clients impressed and obsessed. • Hire Sassie for $500/mo. She does the work. You take the win. • 🏳️🌈
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If you're going to do this commercially, use a platform like scale[dot]ai. This is a major undertaking and you need tooling to help streamline the process.

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Sam H.

Freelance Email Lead Researcher
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Creating a reward function for AI requires careful consideration of the objectives, metrics, and desired outcomes. It's an iterative process that may require adjustments and fine-tuning to ensure that the AI system learns and behaves in a manner that aligns with the intended goals.

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2 Especifique o objetivo

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4 Avaliar e refinar a função de recompensa

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