Leren door Ervaring

In tegenstelling tot supervised learning, dat vertrouwt op gelabelde voorbeelden, draait Reinforcement Learning (RL) om trial-and-error in interactieve omgevingen. Zoals een kind dat leert fietsen, verbeteren RL-agents door acties te ondernemen, de uitkomsten te observeren en zich aan te passen op basis van beloningen of straffen.

Deze aanpak heeft belangrijke AI-doorbraken mogelijk gemaakt—systemen die mensen versloegen in Schaken, Go en StarCraft, algoritmes die verkeer en energiegebruik optimaliseren, en zelfs de trainingsmethoden achter ChatGPT. Reinforcement learning vormt de brug tussen passieve patroonherkenning en actief beslissen in dynamische omgevingen.

Het kernidee van reinforcement learning is dat agents direct leren door interactie met hun omgeving. Ze ontdekken daarbij zelf strategieën die niet vooraf zijn vastgelegd. Dit maakt reinforcement learning bijzonder geschikt voor problemen zonder een duidelijke oplossing of in omgevingen die voortdurend veranderen. Op die manier kunnen AI-systemen zelfstandig handelen, zich aanpassen en steeds beter worden. Binnen het bredere veld van kunstmatige intelligentie vormt reinforcement learning een belangrijk onderdeel van machine learning, dat vaak wordt gecombineerd met deep learning-technieken.