في عالم التعلم الآلي، يبرز مصطلح “التعلم المعزز” كنمط فريد يستند إلى فكرة تمكن الكائنات الصناعية أو الوكلاء الاصطناعيين باتخاذ قرارات مستنيرة من خلال التفاعل مع بيئتهم المحيطة. هذا النوع من التعلم يأخذ في الاعتبار العقوبات والمكافآت التي تنبعث من أفعالهم، ويسعى لتحقيق أقصى استفادة من المكافآت بمرور الوقت، هذا المقال سوف تتعرف على التعلم المعزز وما هو الفرق بينه و بين التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية
ما هو التعلم المعزز؟
التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع البيئة. هدف الوكيل هو تعظيم المكافأة التراكمية بمرور الوقت من خلال اتخاذ إجراءات تؤدي إلى نتائج إيجابية. إنه نهج شائع لتدريب الأنظمة المستقلة وعملاء الذكاء الاصطناعي لتعلم كيفية أداء المهام دون برمجة واضحة
التعلم المعزز يقوم على مجموعة من المفاهيم الأساسية التي تمثل أساس فهمه وتطبيقه
الوكيل: هذا المصطلح يعبر عن الكيان الاصطناعي أو الكمبيوتر أو الروبوت الذي يكون قادرًا على التفاعل مع البيئة واتخاذ القرارات استنادًا إلى تلك التفاعلات
البيئة: تمثل البيئة السياق الخارجي الذي يستجيب له الوكيل ويستمد منه المعلومات والتحفيزات. هذه البيئة تسهم في تشكيل قرارات الوكيل
الإجراءات: تمثل الخيارات والقرارات التي يمكن أن يتخذها الوكيل لتأثير البيئة والتفاعل معها
الدولة: هي تمثيل للبيئة في لحظة زمنية محددة، وتساعد الوكيل على فهم الوضع الحالي واتخاذ القرارات بناءً على ذلك
المكافأة: تعتبر إشارة رقمية تعطى للوكيل كتغذية راجعة حول صحة أفعاله. تساهم المكافآت في توجيه الوكيل نحو اتخاذ القرارات الأمثل
السياسة: تمثل الاستراتيجية التي يستخدمها الوكيل لتحديد أفعاله بناءً على الوضع الحالي والهدف المرجو تحقيقه
دالة القيمة: تقدير للمكافأة التراكمية المتوقعة من حالة معينة أو مجموعة من الأحوال
تصنف خوارزميات التعلم المعزز بشكل عام إلى نوعين رئيسيين
طرق خالية من النماذج: هذه الأساليب لا تتطلب نموذجًا سابقًا للبيئة. إنها تستند إلى التعلم المباشر من خلال التفاعلات وتتنوع في الأساليب المستخدمة لتطوير السياسة
الأساليب القائمة على النموذج: تعتمد هذه الأساليب على تعلم نموذج يمثل ديناميكيات البيئة. يمكن استخدام هذا النموذج للتخطيط واتخاذ القرارات. الهدف هنا هو الوصول إلى توازن بين الاستكشاف والاستغلال. تم استخدام التعلم المعزز في مجموعة متنوعة من المجالات بنجاح، بما في ذلك الروبوتات، وألعاب الفيديو، وتقنيات القيادة الذاتية، وأنظمة التوصية، والمزيد. على سبيل المثال، تم استخدامه في تدريب وتحسين أداء وكلاء الألعاب على مستوى يفوق قدرات البشر، وتحسين استراتيجيات التحكم للروبوتات، وحتى اكتشاف مركبات دوائية جديدة تحمل الخوارزميات المعززة ملامح تفردها في العمل عن غيرها من أساليب التعلم الآلي
مثال: في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزميات على البيانات المصنفة مسبقًا، حيث يكون الناتج الصحيح معروفًا بالفعل. بينما يعتمد التعلم المعزز على التجربة والخطأ، وتوجيه الوكيل من خلال المكافآت والعقوبات أحد الاختلافات الرئيسية بين التعلم المعزز وأنواع التعلم الآلي الأخرى هو التفاعل الذي يحدث بين العامل (الوكيل) والبيئة يتعلم الوكيل في التعلم المعزز كيفية اتخاذ الإجراءات التي تزيد من مكافآته بينما التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لا يعتمدان بالضرورة على هذا النوع من التفاعل
يكتسب الوكيل معرفة حول كيفية التفاعل مع بيئته وتحقيق أقصى استفادة منها بشكل عام، يُعَدُّ التعلم المعزز نهجًا قويًا للتعلم الآلي وقد أثبت نجاحه في العديد من المجالات المختلفة، مما يجعلها واحدة من الأدوات الرئيسية في تقديم حلاً للتحديات التي تواجهها الكومبيوترات والروبوتات في التفاعل مع البيئة الخارجية لا تزال البحوث في هذا المجال مستمرة لتطوير خوارزميات وتقنيات جديدة تجعل التعلم المعزز أكثر فعالية واستدامة وقابلية للتطبيق على مجموعة متنوعة من مشاكل العالم الحقيقي
التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية
بينما يعتبر التعلم المعزز تقنية مبتكرة في عالم التعلم الآلي، تمثل مفهوم “التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية” اندماجًا بين القوة الاسترشادية للبشر والتكنولوجيا الذكية. يتضمن هذا المفهوم تدريب الوكيل الاصطناعي على اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع التعليقات البشرية. بدلاً من التعلم المعزز التقليدي الذي يعتمد على التجربة والخطأ، يقدم هذا المفهوم توجيهًا أسرع وأكثر تخصيصًا من خلال استفادته من الخبرة البشرية الفارق الرئيسي بين التعلم المعزز والتعلم المعزز من ردود الفعل البشرية يكمن في مصدر التغذية الراجعة
في التعلم المعزز التقليدي، يكمن التركيز في تعلم الوكيل من خلال تجربة البيئة والتعامل مع المكافآت والعقوبات. بينما ينطوي التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية على الحصول على تعليقات وإشراف من خبراء بشريين، بجانب تلقي المكافآت من البيئة. تقدم التعليمات والتوجيهات البشرية في هذا السياق إضاءة إضافية على كيفية تحسين تعلم الوكيل. تأتي التعليمات من المشرفين البشريون عبر توجيهات مباشرة، مما يساعد في تحديد الأوجه الضعيفة وتسريع عملية التعلم
يعمل هذا التفاعل البشري مع التعلم المعزز على توجيه الوكيل نحو اتخاذ قرارات أكثر فهمًا وتوجيهًا من خلال دمج التعلم المعزز مع ردود الفعل البشرية، يمكن للوكيل الاصطناعي أن يكتسب فهمًا أعمق للمهمة الموكلة إليه وتحقيق أداءً أفضل بكثير مقارنة بالتعلم المعزز التقليدي. على سبيل المثال، إذا نظرنا إلى مثال تدريب الروبوت لفرز الكائنات، يمكن للروبوت أن يتفاعل مع بيئته ويتلقى مكافآت للفرز الصحيح وعقوبات للأخطاء، ومع وجود توجيه بشري، يمكن للروبوت تطوير مهاراته بشكل أكثر استهدافًا وفعالية
الخلاصة
التعلم المعزز والتعلم المعزز من ردود الفعل البشرية يمثلان مجالين مثيرين ومبشرين في مجال الذكاء الاصطناعي. يمثل هذا
النهج الجديد نقلة نوعية في تطوير الكمبيوترات والروبوتات التي يمكنها التفاعل بشكل أفضل مع البيئة وتحقيق أهداف محددة بكفاءة أكبر من خلال توجيه بشري
قم بزيارة موقعنا للحصول على مدونات أكثر إثارة حول أحدث التقنيات الذكية ولتتعرف على المزيد عن حلولنا الرقمية
www.onpassive.com
