مقدمة الموضوع:
يمثل التعلم المعزز (RL) أحد أكثر فروع الذكاء الاصطناعي (AI) إثارة. إنه يختلف عن التعلم التقليدي. في الواقع، يتعلم الوكيل الذكي عبر التجربة والخطأ بدلاً من البيانات المُلصقة مسبقاً. التعلم المعزز للمبتدئين هو الخطوة الأولى لفهم الأنظمة الذكية التي تتخذ قرارات مستقلة. كذلك، هذه التقنية هي القوة الدافعة وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي هزت عالم الألعاب وطورت الروبوتات. سنتعرف في هذا الدليل على آليات التعلم المعزز وتطبيقاته الرئيسية في هذه المجالات.
العبارة المفتاحية في المقدمة: التعلم المعزز للمبتدئين هو مفتاح الذكاء الاصطناعي.
1. أساسيات التعلم المعزز: العناصر الأربعة
لفهم التعلم المعزز، يجب أولاً استيعاب مكوناته الأساسية. هذه المكونات تعمل معاً في حلقة مستمرة.
* الوكيل (Agent)
الوكيل هو صانع القرار. إنه البرنامج أو الروبوت الذي يتفاعل مع البيئة.
* البيئة (Environment)
البيئة هي العالم المحيط بالوكيل. إنها تشمل جميع القواعد، والعقبات، والأهداف التي يجب على الوكيل التعامل معها.
* الإجراء (Action)
الإجراء هو الخطوة التي يتخذها الوكيل في البيئة. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الإجراء تحريك قطعة شطرنج أو تحريك ذراع روبوت.
إقرأ أيضا:هل تشكّل الروبوتات خطرًا على البشر؟ رؤية متوازنة لمستقبل الذكاء الاصطناعي* المكافأة/العقوبة (Reward/Penalty)
هذه هي التغذية الراجعة التي يتلقاها الوكيل بعد اتخاذ الإجراء. نتيجة لذلك، يتعلم الوكيل أن الإجراءات الجيدة تمنحه مكافأة إيجابية، بينما تمنحه الإجراءات السيئة عقوبة سلبية.
2. التعلم المعزز وتطبيقاته في عالم الألعاب
لقد أثبت التعلم المعزز قوته الهائلة في الألعاب المعقدة. بالتالي، تجاوزت الأنظمة الذكية أداء أفضل اللاعبين البشريين.
* إتقان ألعاب Atari
استخدمت شركة DeepMind التعلم المعزز (تحديداً شبكات Q-Learning العميقة) لتدريب وكلاء على لعب ألعاب Atari الكلاسيكية. الأهم من ذلك، كان الوكيل يتلقى فقط النقاط في اللعبة كـ مكافأة. تدريجياً، تعلم الوكيل الاستراتيجيات المعقدة لإتقان اللعبة، معتمداً فقط على بيانات البكسل كمدخلات.
* الانتصار في AlphaGo
لعل الإنجاز الأبرز هو AlphaGo الذي هزم بطل العالم في لعبة Go. كانت هذه اللعبة تُعتبر صعبة للغاية على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، استخدمت AlphaGo التعلم المعزز لتدريب نفسها عبر اللعب ضد نفسها ملايين المرات. لقد اكتشفت استراتيجيات غير مألوفة للبشر.
3. تطبيقاته في تطوير الروبوتات والأنظمة المستقلة
يُعد التعلم المعزز حيوياً للروبوتات التي يجب أن تعمل في بيئات غير متوقعة. بالإضافة إلى ذلك، هو يمكنها من التعلم ذاتياً.
إقرأ أيضا:العدالة الرقمية: التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.. فهم الأسباب والحلول للشفافية* التحكم الحركي المعقد
يُستخدم التعلم المعزز لتعليم الروبوتات كيفية المشي أو التوازن على تضاريس غير مستوية. أولاً، يبدأ الروبوت بسلوك عشوائي. ثانياً، يتلقى مكافأة عند اتخاذ خطوات ناجحة دون السقوط. تدريجياً، يطور الروبوت سياسة الحركة المثلى.
* معالجة الأشياء (Manipulation)
الأذرع الروبوتية تستخدم التعلم المعزز للإمساك بأشياء ذات أشكال وأوزان مختلفة. على سبيل المثال، بدلاً من برمجة كل حركة للمقبض، يتعلم الروبوت مقدار القوة والزاوية اللازمين لإمساك جسم معين بنجاح. كذلك، يساعد هذا في الأتمتة الصناعية المعقدة.
* المركبات ذاتية القيادة
التعلم المعزز يلعب دوراً مهماً في اتخاذ القرارات اللحظية للمركبات ذاتية القيادة. بالتالي، تتعلم السيارة متى يجب أن تندمج في حركة المرور الكثيفة أو متى تنتظر في تقاطع معقد. هي تتلقى مكافأة عند القيادة الآمنة والسريعة، وتتلقى عقوبة عند أي خطأ.
إقرأ أيضا:كيف سيغيّر الذكاء الاصطناعي حياتنا خلال السنوات القادمة؟خاتمة الموضوع:
يمثل التعلم المعزز قفزة نوعية في قدرة الآلات على التعلم واتخاذ القرارات الذكية. من خلال نموذج التجربة والمكافأة، أصبح بالإمكان تطوير أنظمة قادرة على إتقان الألعاب المعقدة والتحكم في الروبوتات بمرونة عالية. في المستقبل، سيستمر التعلم المعزز في دفع حدود الذكاء الاصطناعي في مجالات عديدة. أخيراً، فهم هذه التقنية هو الأساس لولوج عالم الأتمتة والاستقلالية القادم.
