OpenAI, una delle aziende leader nel campo dell’intelligenza artificiale, è al centro di un’evoluzione tecnologica significativa con due progetti rivoluzionari: il PPO (Proximal Policy Optimization) e un nuovo progetto chiamato Q* (Q-Star).
Da un lato, il PPO, introdotto nel 2017, è diventato l’algoritmo di apprendimento per rinforzo standard in OpenAI. Questo metodo è apprezzato per la sua facilità d’uso e le eccellenti prestazioni. Il PPO è particolarmente utile nell’ottimizzazione delle politiche per compiti decisionali sequenziali, offrendo un equilibrio ideale tra esplorazione e sfruttamento. OpenAI lo utilizza in una varietà di applicazioni, dalla formazione di agenti in ambienti simulati al dominio di giochi complessi. La sua capacità di gestire azioni sequenziali lo rende ideale per la robotica, i sistemi autonomi e il trading algoritmico.
Dall’altro lato, Q* rappresenta un’innovazione volta a risolvere problemi matematici sconosciuti, considerato un passo fondamentale verso l’AGI (Intelligenza Artificiale Generale). Questo modello, sviluppato da figure di spicco come Ilya Sutskevar di OpenAI, è basato sui principi dell’apprendimento Q, una tecnica di apprendimento per rinforzo senza modello che mira a massimizzare la ricompensa cumulativa determinando il valore di azioni in stati specifici.
Mentre il PPO si concentra sull’ottimizzazione di politiche in scenari complessi, il Q* è orientato verso la comprensione e la soluzione di sfide matematiche inedite. Entrambi i progetti evidenziano l’ambizione di OpenAI di spingere i limiti dell’intelligenza artificiale, bilanciando tra l’approccio consolidato del PPO e l’innovativa ricerca di Q*. Questa combinazione di tecniche rappresenta un punto di svolta nel campo dell’IA, con potenziali impatti su vari settori.
È interessante notare che questo nuovo sviluppo avviene nel contesto delle dichiarazioni di Andrej Karpathy, che stava anch’egli lavorando a JARVIS presso OpenAI e ha recentemente pubblicato su X. Karpathy ha discusso principalmente l’idea di creare un sistema di intelligenza artificiale che bilanci la centralizzazione e il decentramento delle decisioni e delle informazioni. Per ottenere risultati ottimali, è necessario trovare un equilibrio tra questi due aspetti, e sembra che il Q-Learning sia un elemento cruciale per raggiungere tale obiettivo.
Ma cosa è esattamente il Q-Learning? Gli esperti ritengono che Q* sia basato sui principi dell’apprendimento Q, un concetto fondamentale nel campo dell’IA, in particolare nell’apprendimento per rinforzo. L’algoritmo di Q-learning è categorizzato come apprendimento per rinforzo senza modello ed è progettato per determinare il valore di un’azione in uno specifico stato.
L’obiettivo finale dell’apprendimento Q è identificare una politica ottimale che stabilisca le migliori azioni da intraprendere in ciascuno stato, massimizzando la ricompensa cumulativa nel tempo.
L’apprendimento Q si basa sulla nozione di funzione Q, conosciuta anche come funzione di valore azione-stato. Questa funzione accetta due input: uno stato e un’azione e restituisce una stima della ricompensa totale prevista partendo da tale stato, seguita dall’adozione di quell’azione e poi seguendo la politica ottimale.
In termini più semplici, il Q-learning mantiene una tabella nota come Q-table, in cui ogni riga rappresenta uno stato e ogni colonna rappresenta un’azione. Le voci in questa tabella rappresentano i valori Q, che vengono costantemente aggiornati mentre l’agente apprende attraverso l’esplorazione e lo sfruttamento.
Ecco come funziona: un elemento cruciale dell’apprendimento Q è il bilanciamento tra esplorazione (scoprire nuove informazioni) e sfruttamento (sfruttare le informazioni conosciute). Questo equilibrio è spesso gestito attraverso strategie come l’esplorazione casuale con una certa probabilità e l’adozione dell’azione conosciuta con probabilità complementare.