A mesterséges intelligencia világában a megerősítéses tanulás (reinforcement learning, RL) egyre fontosabb szerepet játszik, különösen a komplex feladatok megoldásában. Azonban a valós életben gyakran találkozunk olyan környezetekkel, ahol a jutalmazás ritka és nehezen elérhető. Ezeket nevezzük „sparse-reward” környezeteknek. Az ilyen környezetekben az ügynökök nehezen tanulnak, hiszen kevés visszajelzést kapnak arról, hogy helyes irányba haladnak-e.
Az Online Process Reward Learning (OPRL) egy innovatív megközelítést kínál, amely lehetővé teszi, hogy az ügynökök részletesebb, lépésenkénti jutalmazási jeleket tanuljanak meg, még akkor is, ha az eredeti visszajelzések szórványosak. Az OPRL segítségével az ügynökök képesek finomabb részleteket is észlelni és tanulni az útvonaluk során, ami jelentősen javíthatja a teljesítményüket a bonyolult feladatok megoldása során.
A módszer alapja a pályapreferenciákból származó jutalmazási jelek tanulása. Ez annyit jelent, hogy az ügynök nemcsak a közvetlen jutalmakból tanul, hanem abból is, hogy milyen útvonalakat részesít előnyben a rendszer. Ehhez egy bonyolult hálózati modellt használnak, amely képes a preferenciák és az elérhető jutalmak közötti összefüggések feltárására.
A folyamat során először egy labirintus környezetet hoznak létre, ahol az ügynökök különböző útvonalakat próbálnak ki. A rendszer figyeli, hogy melyik útvonalakat választják gyakrabban, és ebből következtetéseket von le a lehetséges jutalmakról. Az így tanult jutalmazási modell segít az ügynököknek abban, hogy még a ritka jutalmak esetén is hatékonyabban navigáljanak.
A tanulási folyamat több lépésből áll: először az ügynökök különböző preferenciákat generálnak, majd ezek alapján egy edzési ciklus következik, ahol az ügynökök megtanulják optimalizálni a döntéseiket. Végül a teljesítményüket értékelik, hogy lássák, mennyire sikerült javítaniuk a feladataik megoldásán.
Az OPRL alkalmazása jelentős előrelépést jelenthet az AI rendszerek fejlesztésében, különösen olyan területeken, ahol a visszajelzések szűkösek vagy késleltetettek. Ez a módszer nemcsak hatékonyabbá teszi az ügynököket, hanem segít jobban megérteni az összetett környezetekben való navigáció dinamikáját is.
