रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: अनुभवातून शिकण्याची कला

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning), अर्थात 'प्रबलीकरण शिक्षण', हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (Artificial Intelligence) एक अत्यंत प्रभावी आणि वेगाने विकसित होणारे क्षेत्र आहे. ही एक अशी प्रक्रिया आहे जिथे संगणक किंवा मशीनला, माणसांप्रमाणे किंवा प्राण्यांप्रमाणे, थेट सूचना न देता केवळ अनुभवातून आणि त्यातून मिळणाऱ्या परिणामांमधून शिकवले जाते. याची सर्वात सोपी कल्पना करायची झाल्यास, आपण लहान मुलाला किंवा पाळीव प्राण्याला जसे शिकवतो, तसेच हे तंत्रज्ञान कार्य करते. जेव्हा मूल एखादी चांगली गोष्ट करते, तेव्हा आपण त्याचे कौतुक करतो (बक्षीस देतो) आणि जेव्हा ते काहीतरी चुकीचे करते, तेव्हा आपण त्याला समज देतो (एक प्रकारचा दंड). हळूहळू, कोणत्या कृतीमुळे कौतुक मिळते आणि कोणत्या कृतीमुळे नाही, हे त्याला समजू लागते आणि ते योग्य वर्तन करण्यास शिकते. रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये संगणक प्रणाली, ज्याला 'एजंट' म्हटले जाते, ती सुद्धा अशाच प्रकारे 'बक्षीस' (Reward) मिळवण्याच्या उद्देशाने आणि 'दंड' (Punishment) टाळण्याच्या हेतूने एका विशिष्ट 'पर्यावरणात' (Environment) योग्य 'कृती' (Action) करायला शिकते.

या शिक्षण पद्धतीचे मूळ मानसशास्त्र आणि प्राणी वर्तन अभ्यासात दडलेले आहे. १९५० च्या दशकात मानसशास्त्रज्ञ बी.एफ. स्किनर यांनी मांडलेल्या 'ऑपरंट कंडिशनिंग' सिद्धांताने याचा पाया घातला. संगणकीय क्षेत्रात, रिचर्ड बेलमन यांनी विकसित केलेले 'डायनॅमिक प्रोग्रामिंग' आणि 'बेलमन इक्वेशन' या गणिती संकल्पनांमुळे रीइन्फोर्समेंट लर्निंगच्या अल्गोरिदमला एक सैद्धांतिक चौकट मिळाली. सुरुवातीला संगणकीय क्षमतेच्या अभावामुळे याचा वापर मर्यादित होता. परंतु, १९८० आणि ९० च्या दशकात 'क्यू-लर्निंग' (Q-Learning) आणि 'टेम्पोरल डिफरन्स लर्निंग' (Temporal Difference Learning) यांसारख्या अल्गोरिदमच्या विकासामुळे या क्षेत्राने गती घेतली. खऱ्या अर्थाने क्रांती झाली ती २१ व्या शतकात, जेव्हा 'डीप लर्निंग' (Deep Learning) या तंत्रज्ञानाला रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची जोड मिळाली. यातून 'डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग'चा उदय झाला. याचे सर्वात प्रसिद्ध उदाहरण म्हणजे गूगलच्या डीपमाइंड (DeepMind) कंपनीने तयार केलेला 'अल्फागो' (AlphaGo) हा प्रोग्राम. २०१६ मध्ये, अल्फागोने 'गो' या अतिशय गुंतागुंतीच्या चिनी बोर्ड गेममध्ये जगातील सर्वश्रेष्ठ खेळाडू, ली सेडोल, यांना पराभूत करून संपूर्ण जगात खळबळ माजवली. ही घटना या तंत्रज्ञानाच्या क्षमतेचा एक मैलाचा दगड ठरली.

रीइन्फोर्समेंट लर्निंगची अनेक व्यावहारिक उदाहरणे आहेत जी त्याच्या उपयुक्ततेची कल्पना देतात. व्हिडिओ गेम्स हे याचे उत्तम उदाहरण आहे. गेममधील कॅरॅक्टर (एजंट) सुरुवातीला अंदाधुंद खेळतो, पण गुण मिळवणे (बक्षीस) आणि 'गेम ओव्हर' टाळणे (दंड) या अनुभवातून तो हळूहळू खेळण्यात निपुण होतो. रोबोटिक्समध्ये, एका रोबोटला एखादे विशिष्ट काम, जसे की वस्तू उचलून ठेवणे, शिकवण्यासाठी याचा वापर होतो. प्रत्येक यशस्वी प्रयत्नावर त्याला सकारात्मक सिग्नल (बक्षीस) दिला जातो, ज्यामुळे तो आपले कार्य अधिक अचूकपणे करायला शिकतो. त्याचप्रमाणे, स्वयंचलित कार (Self-Driving Cars) यांना सुरक्षित ड्रायव्हिंगचे प्रशिक्षण देण्यासाठी आभासी वातावरणात (Simulation) रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग केला जातो, जिथे वाहतुकीचे नियम पाळल्यास बक्षीस आणि अपघात किंवा नियमभंग झाल्यास मोठा दंड आकारला जातो.

आज रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा उपयोग अनेक क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर होत आहे. आर्थिक क्षेत्रात, शेअर बाजारात कधी खरेदी-विक्री करावी याचे धोरण ठरवण्यासाठी अल्गोरिदम विकसित केले जात आहेत. आरोग्यसेवेत, रुग्णाच्या विशिष्ट परिस्थितीनुसार आणि उपचारांना मिळणाऱ्या प्रतिसादानुसार सर्वोत्तम उपचार पद्धती सुचवण्यासाठी याचा वापर होत आहे. ई-कॉमर्स आणि जाहिरात क्षेत्रात, ग्राहकांना त्यांच्या आवडीनुसार उत्पादने किंवा जाहिराती दाखवण्यासाठी (Recommendation Systems) हे तंत्रज्ञान अत्यंत प्रभावी ठरत आहे. याशिवाय, शहरातील वाहतूक नियंत्रणासाठी ट्रॅफिक लाईट्सचे स्वयंचलित व्यवस्थापन करणे, कंपन्यांसाठी पुरवठा साखळी (Supply Chain) अधिक कार्यक्षम बनवणे आणि ऊर्जा वापराचे व्यवस्थापन करणे यांसारख्या गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्यासाठीही रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा वापर वाढत आहे. थोडक्यात, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हे केवळ एक तांत्रिक मॉडेल नसून, ते मशीनला स्वायत्तपणे शिकण्याची आणि मानवापेक्षाही अधिक चांगल्या प्रकारे धोरणात्मक निर्णय घेण्याची क्षमता देणारे एक शक्तिशाली साधन आहे, जे भविष्यातील तंत्रज्ञानाची दिशा ठरवत आहे.

--- तुषार भ. कुटे