Das Google AI Team hat ein neues quelloffenes Machine-Learning-Framework mit dem Namen Dopamine veröffentlicht, das auf TensorFlow basiert. Das Open Source Framework Dopamine widmet sich dem Bereich des Bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning, RL), das nach dem Belohnungsprinzip funktioniert.
Reinforcement Learning steht für eine Reihe von Methoden des Maschinellen Lernens, bei denen ein Agent selbständig eine Strategie erlernt, um erhaltene Belohnungen zu maximieren. Dabei wird dem Agenten nicht vorgezeigt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist, sondern er erhält zu bestimmten Zeitpunkten eine Belohnung, die auch negativ sein kann. Anhand dieser Belohnungen approximiert er eine Nutzenfunktion, die beschreibt, welchen Wert ein bestimmter Zustand oder Aktion hat.
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Die meisten bestehenden RL-Frameworks bieten jedoch nicht die Kombination aus Flexibilität und Stabilität, die es Forschern ermöglicht, effektiv auf RL-Methoden zu iterieren und so neue Forschungsrichtungen zu erforschen, die möglicherweise nicht sofort offensichtliche Vorteile haben. Außerdem ist die Reproduktion der Ergebnisse aus bestehenden Frameworks oft zu zeitaufwendig, was zu wissenschaftlichen Reproduzierbarkeitsproblemen führen kann.
Das Google AI Team stellt wir ein neues Tensorflow-basiertes Framework vor, das Flexibilität, Stabilität und Reproduzierbarkeit für neue und erfahrene RL-Forscher gleichermaßen bietet. Inspiriert von einer der Hauptkomponenten des belohnungsmotivierten Verhaltens im Gehirn und der starken historischen Verbindung zwischen Neurowissenschaften und Verstärkungsforschung, zielt diese Plattform darauf ab, die Art von spekulativer Forschung zu ermöglichen, die radikale Entdeckungen vorantreiben kann.
Links
GitHub
Google AI Blog
www.heise.de/developer/
www.golem.de/news/
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