Ci sono molti approcci che potresti adottare per questo. Creare un analogo artificiale realistico per la paura, implementato biologicamente negli animali, potrebbe essere possibile, ma è molto coinvolto nella risposta alla paura di un animale reale che non si applicherebbe ora nei robot AI più semplici. Ad esempio, un animale che entra in uno stato di paura in genere utilizzerà gli ormoni per segnalare cambiamenti in tutto il corpo, favorendo la spesa di risorse e l'assunzione di rischi ("lotta o fuga").
Nell'apprendimento di base del rinforzo, la rete neurale non dovrebbe decidere direttamente di attivare una "modalità paura". Invece, è possibile utilizzare alcuni design nell'agente e l'algoritmo di apprendimento per aiutare a imparare da eventi rari ma significativi. Ecco alcune idee:
Esperienza di replay. Potresti già farlo nello scenario Pacman, se stai usando DQN o qualcosa di simile. Memorizzare la transizione di stato e la ricompensa che ha causato una grande ricompensa positiva o negativa e imparare ripetutamente da essa dovrebbe compensare la tua preoccupazione
Spazzamento prioritario. È possibile utilizzare le maggiori differenze riscontrate tra la ricompensa prevista e quella effettiva per distorcere il campionamento dalla memoria di replay verso eventi significativi e quelli strettamente collegati ad essi.
Pianificazione. Con un modello predittivo - forse basato su transizioni campionate (è possibile riutilizzare la memoria di replay dell'esperienza per questo), o forse una rete di previsione della transizione di stato addestrata - è possibile guardare più passi avanti simulando. Esiste una forte relazione tra RL e pianificazione del futuro, sono algoritmi molto simili. La differenza è in quali stati e azioni vengono considerati e se vengono simulati o sperimentati. Il replay dell'esperienza confonde la linea qui: può essere inquadrata come apprendimento dalla memoria o miglioramento delle previsioni per la pianificazione. La pianificazione aiuta ottimizzando le decisioni senza la necessità di ripetere altrettanto le esperienze: una combinazione di pianificazione e apprendimento può essere molto più potente che in isolamento.
Selezione più intelligente di azioni esplorative. Epsilon-avido, in cui fai un'azione avida o fai un'azione completamente casuale, ignora completamente quanto potresti aver già imparato sulle azioni alternative e sul loro merito relativo. È possibile utilizzare qualcosa come Upper Confidence Bound con un agente basato sul valore.
In un mondo deterministico, aumentare le dimensioni del lotto per l'apprendimento e la pianificazione, poiché ci si può fidare che quando si apprende una transizione una volta, si conosce tutto al riguardo.
Dovrai sperimentare in ogni ambiente. Puoi creare agenti di apprendimento più prudenti nell'esplorazione in prossimità di aree a bassa ricompensa. Tuttavia, se l'ambiente è tale che è necessario correre dei rischi per ottenere le migliori ricompense (come spesso accade nei giochi), potrebbe non essere ottimale in termini di tempo di apprendimento avere un agente "timido". Ad esempio nel tuo esempio di Pacman, a volte i fantasmi dovrebbero essere evitati, a volte dovrebbero essere inseguiti. Se inizialmente l'agente avesse imparato una forte avversione, potrebbe volerci molto tempo per superarlo e imparare a inseguirli dopo aver mangiato un potenziamento.
Per il tuo esempio di ragno, come costruttore dell'esperimento, allora sai che il morso è sempre cattivo e che l'agente deve evitarlo il più possibile. Per la maggior parte degli algoritmi RL, non esiste tale conoscenza, tranne quella acquisita attraverso l'esperienza. Un modello mondiale MDP non deve necessariamente corrispondere al buon senso, può darsi che un morso di ragno sia cattivo (ricompensa di -10) il 90% delle volte e un buon 10% delle volte (ricompensa di +1000). L'agente può scoprirlo solo venendo morso più volte. . . RL in genere non inizia con alcun sistema a fare ipotesi su questo genere di cose ed è impossibile elaborare una regola generale su tutti i possibili MDP. Invece, per un sistema RL di base, puoi prendere in considerazione la modifica di iperparametri o concentrarsi sugli eventi chiave come suggerito sopra. Al di fuori di un sistema RL di base potrebbe esserci il merito di replicare altre cose,