Avanços em Algoritmos Co-evolutivos Competitivos

Nos últimos anos, o aprendizado de máquina deu um grande salto. Um fator chave nesse desenvolvimento é o uso de grandes conjuntos de dados de treinamento. Para os agentes que interagem com o ambiente, é importante colocá-los em ambientes diversos e complexos. Mas criar esses ambientes manualmente pode ser complicado e caro.

Uma forma prática de enfrentar esse desafio é através de cenários onde múltiplos agentes, que se adaptam ao seu entorno, interagem com outros agentes que têm objetivos diferentes. Esse método é conhecido como co-evolução competitiva, ou auto-jogo. Nessas situações, os agentes aprendizes enfrentam condições em constante mudança devido às ações dos outros. Isso permite a criação automática de uma quantidade significativa de dados de treinamento.

#Benefícios de Configurações Competitivas

Ambientes competitivos oferecem várias vantagens. Eles podem criar caminhos de aprendizado eficazes, onde os desafios aumentam gradualmente à medida que as habilidades dos agentes melhoram. Isso significa que os agentes ficam melhores em lidar com situações complexas enquanto aprendem. Além disso, as configurações competitivas podem promover um tipo de aprendizado adversarial, onde os dados de treinamento são projetados para desafiar as fraquezas dos agentes.

Mas só porque os agentes estão em um ambiente competitivo, não quer dizer que eles vão melhorar com o tempo. Às vezes, o processo evolutivo pode ter resultados diferentes. Por exemplo, um lado pode vencer completamente o outro, levando à extinção. Ou então, um agente pode chegar a um ponto de alto desempenho, impedindo o outro de melhorar. Tem casos em que os dois agentes conseguem um pico temporário de desempenho e, às vezes, eles podem entrar em um ciclo onde ficam mudando estratégias, sem fazer progresso real.

Muitas tentativas iniciais de criar robôs competitivos levaram a esse último cenário. Embora possam haver melhorias iniciais, os agentes costumam ficar presos em ciclos, ajustando suas estratégias repetidamente sem conseguir fazer progresso real.

#Requisitos para um Progresso Verdadeiro

Para incentivar um progresso genuíno na co-evolução competitiva, algoritmos específicos precisam ser empregados. Esses algoritmos devem:

1. Permitir que os agentes compitam contra adversários atuais e anteriores.
2. Expor os agentes a uma variedade de oponentes.
3. Identificar e manter apenas aquelas variações que levam a melhorias reais.

Além disso, é importante ter medidas adequadas para avaliar o progresso e a eficácia de diferentes soluções.

#Medindo o Progresso

Em experimentos onde os agentes operam sozinhos, o desempenho deles pode ser medido diretamente. Isso normalmente é feito observando seu nível de aptidão, que pode variar devido a mudanças aleatórias no ambiente. No entanto, essas mudanças não são projetadas para serem adversárias, facilitando a adaptação dos agentes.

Em configurações competitivas, a aptidão de um agente depende fortemente dos seus oponentes. Isso significa que a maneira como os oponentes são selecionados desempenha um papel importante em como os agentes evoluem com o tempo. Isso levanta alguns desafios:

1. Identificar as soluções de melhor desempenho pode ser complicado, já que o sucesso está ligado aos concorrentes.
2. Estimar quão eficaz uma solução é pode variar muito dependendo dos oponentes.
3. Comparar a eficácia de diferentes condições pode ser desafiador.

Uma maneira de lidar com esses problemas é selecionando um grupo específico de oponentes fortes, frequentemente chamados de "campeões". Esses campeões geralmente são os melhores de experimentos independentes.

Outro método é chamado de "teste cruzado". Isso envolve avaliar as melhores soluções de um experimento contra os melhores oponentes de outro.

Como medir o progresso pode ser complexo em configurações competitivas, é importante diferenciar entre diferentes tipos de progresso:

1. Progresso local: melhoria contra os oponentes atuais.
2. Progresso histórico: melhoria contra oponentes de gerações anteriores.
3. Progresso global: melhoria contra todos os oponentes possíveis.

O progresso local pode ser medido avaliando os agentes contra oponentes de gerações recentes. O progresso histórico pode ser avaliado usando dados de oponentes mais antigos, muitas vezes visualizados em gráficos específicos. O progresso global é estimado testando os agentes contra oponentes que não fizeram parte do processo de treinamento deles.

#Algoritmos Evolutivos Competitivos

Essa seção vai explorar vários algoritmos competitivos de co-evolução que foram desenvolvidos. O foco será em algoritmos que visam maximizar a performance esperada contra oponentes escolhidos aleatoriamente ou a performance média contra todos os oponentes potenciais.

Para alcançar um progresso genuíno, são necessários algoritmos especializados. Aqui estão alguns métodos notáveis:

1. Algoritmo de Arquivo: Esse mantém um registro dos indivíduos de melhor desempenho de gerações anteriores. Os agentes são avaliados contra esses oponentes passados, incentivando o progresso histórico. Embora não garanta sempre progresso global, pode levar a estratégias mais generalizadas.

2. Algoritmo Maxsolve:* Essa variação mantém um número máximo de oponentes no arquivo. Ela remove oponentes mais fracos com base no desempenho e busca manter os melhores que podem impulsionar os agentes a descobrir soluções de alta qualidade.

3. Algoritmo Archive:* Essa é uma abordagem mais nova que mantém múltiplos grupos de agentes, cada um ajudando a criar um arquivo combinado de oponentes fortes. Esses diferentes grupos de agentes garantem uma competição mais rica e desafios mais variados.

4. Algoritmo Generalista: Em vez de depender de um arquivo, esse algoritmo usa um método de identificar quais variações levam a um progresso genuíno, permitindo que estratégias mais fracas sejam descartadas. Os agentes são avaliados contra um conjunto variável de oponentes para promover progresso.

Outra abordagem envolve usar oponentes gerados aleatoriamente. Embora isso possa incentivar o progresso global, tem uma grande desvantagem: esses oponentes não melhoram com o tempo, tornando desafiador para os agentes realmente desenvolverem estratégias robustas.

Esses métodos devem ser incorporados em um algoritmo evolutivo que permita que os agentes mudem ao longo do tempo. Historicamente, estratégias evolutivas tradicionais foram usadas. Atualmente, uma estratégia evolutiva moderna chamada OpenAI-ES é utilizada. Esse método é particularmente adequado para ambientes em mudança, pois ajuda a população a aprender com experiências passadas enquanto se ajusta a novos desafios.

#O Problema do Predador e da Presa

Para testar esses algoritmos, um problema de predador e presa é utilizado. Esse cenário é amplamente reconhecido como desafiador e adequado para estudar a evolução competitiva. Nessa situação, os agentes devem se adaptar a condições dinâmicas e imprevisíveis.

Os robôs usados neste estudo são modelos simulados equipados com redes neurais. Os predadores são evoluídos para melhorar sua capacidade de pegar presas rapidamente, enquanto as presas são projetadas para evitar a captura pelo maior tempo possível. O sucesso dos predadores é medido pela rapidez com que conseguem tocar a presa, enquanto o sucesso das presas é medido pelo tempo que conseguem evadir a captura.

Cada algoritmo passa por um grande número de etapas de avaliação para determinar sua eficácia.

#Resultados de Diferentes Algoritmos

Depois de completar os experimentos, os resultados foram coletados para comparar os métodos. Dados foram coletados de múltiplos experimentos, mostrando o quão bem os robôs se saíram contra oponentes de várias fases.

Todos os métodos mostraram algum progresso histórico, o que significa que os robôs frequentemente se saíram melhor contra oponentes mais antigos do que contra os mais novos. Notavelmente, o algoritmo Generalista levou a um desempenho melhor consistentemente em todas as fases. Em contrapartida, os outros algoritmos mostraram mais variabilidade e regressões ocasionais.

Quando olhamos especificamente para o desempenho dos robôs da última geração contra oponentes mais antigos, o método Generalista se destacou. Ele demonstrou uma clara capacidade de se adaptar e melhorar de forma consistente.

Para avaliar melhor a eficácia de cada método, testes cruzados foram realizados, comparando os agentes de melhor desempenho de cada algoritmo entre si. Os resultados mostraram que o método Generalista superou consistentemente os outros, se estabelecendo como a abordagem mais eficaz.

#Observações do Comportamento dos Agentes

Os campeões desenvolvidos através desses algoritmos exibiram comportamentos avançados. Por exemplo, alguns foram capazes de se mover para frente e para trás, ajustando sua direção com base na situação. Essa adaptabilidade permitiu que lidassem com uma variedade de oponentes de forma eficaz.

No entanto, alguns campeões mostraram vulnerabilidades contra estratégias específicas empregadas por seus oponentes. Essas interações forneceram insights valiosos sobre os pontos fortes e fracos dos agentes.

#Conclusão

Essa análise destacou os fatores que influenciam a evolução competitiva e o progresso genuíno. Vários métodos para medir tanto o progresso histórico quanto o global foram apresentados, junto com discussões sobre o que torna o progresso possível.

Os quatro algoritmos analisados foram: o algoritmo Archive, o algoritmo Maxsolve*, o algoritmo Archive* e o algoritmo Generalista. Todos os métodos mostraram potencial para alcançar progresso global a longo prazo, mas a taxa de melhoria variou significativamente.

Entre os métodos, o algoritmo Generalista se mostrou o mais eficaz, produzindo consistentemente agentes que melhoraram ao longo do tempo contra vários oponentes. O algoritmo Archive* também mostrou potencial, superando alguns dos outros métodos.

Trabalhos futuros devem se concentrar em verificar se essas descobertas se mantêm em diferentes configurações e se um progresso evolutivo contínuo pode levar a soluções que continuam avançando sem limites.