Imitación de expertos o Expert Imitation hace referencia a una técnica.
Mediante la cual un modelo de IA aprende a realizar tareas.
Al observar y replicar el comportamiento de un agente experto o humano.
Este método es muy utilizado en aprendizaje por imitación
Es una subárea de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL).
También puede emplearse en otros dominios.
Donde se necesita que una IA aprenda sin contar con una función de recompensa explícita.
La imitación de expertos es especialmente útil cuando diseña una recompensa o retroalimentación.
Para una tarea es compleja o costosa.
Se cuenta con datos de expertos que ya han realizado la tarea correctamente.
En conducción autónoma en lugar de definir una función de recompensa.
Que premie cada maniobra o acción correcta.
El sistema de IA puede aprender a partir de observaciones.
De conductores expertos.
¿Qué es la Imitación de Expertos?
En la imitación de expertos, el objetivo es entrenar a un modelo.
Para que emule el comportamiento de un experto.
Sin tener que aprender directamente de recompensas.
El proceso se basa en demostraciones de expertos
Son ejemplos de secuencias de decisiones correctas.
En diferentes estados de un entorno.
Estos ejemplos muestran qué decisiones tomar en diferentes contextos.
El modelo aprende a replicar estas acciones a partir de la observación.
Proceso de la Imitación de Expertos
El proceso típico de imitación de expertos incluye los siguientes pasos;
Recopilación de datos de expertos
Se obtienen demostraciones de un experto que realiza la tarea objetivo.
Estas demostraciones suelen incluir pares de (estado, acción).
Muestran la acción adecuada en cada estado.
Entrenamiento del modelo
El modelo de IA se entrena utilizando estas demostraciones.
Las técnicas comunes para entrenar un modelo.
En la imitación de expertos son el aprendizaje supervisado
El aprendizaje por refuerzo inverso (Inverse Reinforcement Learning, IRL).
Generalización del comportamiento
Durante el entrenamiento, el modelo aprende a generalizar el comportamiento experto.
Para responder a nuevos estados del entorno.
Evaluación y ajuste
Se prueba el modelo en un entorno real o simulado.
Para evaluar si su desempeño es comparable al de un experto.
Si no lo es, se puede mejorar el modelo.
Proporcionando más ejemplos o afinando el modelo.
Técnicas de Imitación de Expertos
Existen varias técnicas de imitación de expertos.
Cada una con aplicaciones y características específicas.
Clonación de comportamiento (Behavior Cloning, BC)
Es una técnica supervisada donde el modelo simplemente imita las acciones.
Del experto utilizando el aprendizaje supervisado.
Se entrena un modelo para que aprenda a tomar decisiones.
Similares a las observadas en los datos de expertos.
Sin intentar comprender el propósito subyacente de las acciones.
A menudo no generaliza bien en entornos complejos.
Donde el modelo puede encontrarse en estados no vistos.
En los datos de entrenamiento.
Aprendizaje por refuerzo inverso (Inverse Reinforcement Learning, IRL)
En lugar de solo imitar las acciones del experto.
IRL intenta inferir la función de recompensa que motivó esas acciones.
Se entrena un agente utilizando aprendizaje por refuerzo.
Para maximizar esa función de recompensa.
IRL es útil cuando el objetivo es que el modelo aprenda.
Tanto el comportamiento como las razones subyacentes.
De dicho comportamiento permitiéndole generalizar mejor a nuevas situaciones.
Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL)
Esta técnica combina la imitación de expertos con redes generativas antagónicas (GAN).
Para mejorar la capacidad de generalización.
En GAIL, un generador el modelo que aprende trata de imitar al experto.
Un discriminador intenta distinguir entre las acciones del experto y las acciones del modelo.
El modelo mejora hasta que sus acciones son indistinguibles de las del experto.
Aplicaciones de la Imitación de Expertos
La imitación de expertos se utiliza en varias aplicaciones prácticas.
Conducción autónoma
Se utiliza para entrenar vehículos autónomos observando las acciones.
De conductores humanos en diferentes condiciones de tráfico.
Aprendiendo del comportamiento en autopistas y calles urbanas.
Robótica
Permite que los robots aprendan a manipular objetos.
Realizar tareas complejas al observar a humanos expertos.
Videojuegos y simulación
Los agentes de IA pueden aprender a jugar o simular estrategias complejas.
Imitando las decisiones de jugadores expertos.
Asistentes médicos
Sistemas de IA pueden imitar el proceso de toma de decisiones .
De médicos en diagnósticos o tratamientos siempre bajo supervisión.
Para ayudar en la atención de pacientes.
Ventajas y Desafíos de la Imitación de Expertos
Ventajas
Facilidad de entrenamiento
No es necesario diseñar una función de recompensa.
Ahorra tiempo y esfuerzo.
Rapidez en la implementación
Con datos de calidad un modelo puede aprender.
De manera rápida a realizar tareas complejas.
Aplicación en entornos complejos
Ideal para tareas donde las recompensas son difíciles de definir o medir.
Como las interacciones humanas.
Desafíos
Dependencia de los datos de expertos
La calidad del modelo depende de la calidad y variedad de las demostraciones.
Un modelo entrenado solo en una gama limitada de situaciones.
No generaliza bien a situaciones nuevas.
Desviación de distribución
Los modelos pueden no saber cómo reaccionar a estados.
Que no se encuentran en los datos de entrenamiento.
Conocido como error de covarianza.
Coste de adquisición de datos
Obtener datos de expertos puede ser costoso y requiere un diseño cuidadoso.
Para capturar todos los estados relevantes.
Ejemplo de Imitación de Expertos en IA
Imaginemos que se quiere entrenar a un sistema de IA.
Para realizar maniobras de aterrizaje en simulaciones de vuelo.
La imitación de expertos permite que el sistema de IA.
Observe múltiples aterrizajes exitosos de pilotos experimentados.
Otro ejemplo podría ser un robot de asistencia en el hogar.
Que aprende a manipular objetos al observar a un humano.
La imitación de expertos es una técnica poderosa en inteligencia artificial.
Para enseñar a modelos a realizar tareas complejas.
Replicando el comportamiento de un experto.
Es útil especialmente en tareas donde definir recompensas es difícil.
Donde el conocimiento experto es esencial.
Como la dependencia de los datos de entrenamiento.
Su capacidad para capturar comportamientos.
Permitir que los modelos generalicen en entornos complejos
