Reinforcement Learning
Ein KI-Lernverfahren, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Strafen lernt, optimale Entscheidungen zu treffen.
Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilgebiet des Machine Learning, bei dem ein KI-Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt: Er führt Aktionen aus, erhält Belohnungen oder Bestrafungen und optimiert sein Verhalten, um die kumulierte Belohnung zu maximieren.
Wo kommt Reinforcement Learning zum Einsatz?
RL hat spektakuläre Erfolge erzielt — Googles AlphaGo schlug Weltmeister im Brettspiel Go, RL optimiert Rechenzentrumskühlsysteme und trainiert Roboter. Im Unternehmenskontext ist RL relevant für: automatisierte Preisoptimierung, Supply-Chain-Steuerung und die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (RLHF — Reinforcement Learning from Human Feedback).
Für Entscheider ist wichtig zu wissen: RL-Systeme optimieren auf die definierte Belohnungsfunktion — und diese muss sorgfältig gestaltet sein. Eine falsch definierte Belohnungsfunktion führt zu unerwünschtem Verhalten, das schwer zu korrigieren ist. Das ist ein konkretes Alignment-Problem.