التعلم المعزز: رحلةٌ في عالم الذكاء الاصطناعي

تخيّل لو أنك تُعلّم طفلًا صغيرًا كيفية ركوب الدراجة. تُظهر له كيف يدوس على الدواسات، وتُذكّره بتوازن جسده، وتُحفّزه بالتشجيع عندما يُحقّق تقدّماً.

هذا بالضبط ما يفعله التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يُعلّم الخوارزميات كيفية التصرف في بيئات معينة، من خلال منحها مكافآت عندما تُنفّذ إجراءات صحيحة، وعقوبات عند تنفيذ إجراءات خاطئة.

لكن ما هو التعلم المعزز بالضبط؟

يُعتبر التعلم المعزز فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي يُركز على تعليم الآلات كيفية اتخاذ القرارات الأمثل في بيئات غير مؤكدة، وذلك من خلال تجارب متكررة، يُطلق عليها "التعلم من خلال التجارب" أو "التعلم التجريبي".

فكرة التعلم المعزز بسيطة:

1. البيئة: البيئة هي العالم الذي تُعمل فيه الآلة، مثل لعبة أو شبكة أو نظام تحكم.
2. الوكيل: الوكيل هو الآلة التي تتعلم،
3. الحالة: الحالة هي وصف لبيئة الوكيل في وقت معين.
4. الإجراء: الإجراء هو عمل يُؤثر على حالة الوكيل.
5. المكافأة: المكافأة هي قيمة تُعطى للوكيل بناءً على جودة الإجراء الذي اتخذه.

كيف يعمل التعلم المعزز؟

تُحاول الخوارزميات في التعلم المعزز تقليل التكلفة أو زيادة المكافأة من خلال اختبار سلوكيات مختلفة في البيئة. وتُقسّم هذه الخوارزميات إلى فئتين رئيسيتين:

• الاستكشاف: تُجرّب الخوارزمية إجراءات جديدة للتعرف على البيئة.
• الاستغلال: تختار الخوارزمية أفضل إجراءات تمّ تعلّمها سابقًا.

التطبيقات العملية للتعلم المعزز:

يُستخدم التعلم المعزز في العديد من المجالات، مثل:

• ألعاب الفيديو: مثل لعب ألعاب الفيديو مثل "غو" و "شطرنج"
• الروبوتات: مثل تعليم الروبوتات كيفية التنقل في بيئات معقدة
• التحكم في النظم: مثل التحكم في حركة المرور أو استهلاك الطاقة في المباني
• المالية: مثل تحديد أسعار الأسهم
• الطب: مثل تشخيص الأمراض وتحسين العلاج

مثال على ذلك:

تخيّل روبوت يُحاول تعلم كيفية التقاط كرة. يمكن تعليم هذا الروبوت باستخدام التعلم المعزز من خلال منح مكافأة عندما يُنجح في التقاط الكرة,
وعقوبة عندما يفشل. سيُحاول الروبوت تغيير استراتيجيته من خلال تجربة أنماط مختلفة من الحركات
حتى يُصل إلى أفضل طريقة لالتقاط الكرة.

بعض الأمثلة البرمجية:

import gym
import numpy as np

env = gym.make('CartPole-v1') # بيئة CartPole 

def run_episode(env, policy): 
    state = env.reset() # إعادة تشغيل البيئة
    total_reward = 0
    done = False
    while not done:
        # اختيار إجراء بناءً على policy
        action = policy(state)
        # تنفيذ الإجراء والحصول على المكافأة 
        next_state, reward, done, info = env.step(action)
        total_reward += reward # جمع المكافأة
        state = next_state # تحديث الحالة
    return total_reward 

# سياسة عشوائية
def random_policy(state):
    return env.action_space.sample() 

# تشغيل حلقة 
for i in range(10):
    reward = run_episode(env, random_policy) 
    print(f'حلقة {i}: {reward}') 

env.close() 

في الختام:

يُعتبر التعلم المعزز أداة قوية تُمكن الذكاء الاصطناعي من حل مشكلات معقدة
والتفاعل بشكل أكثر ذكاء مع العالم الحقيقي.

هل أنت مُستعد للمغامرة في عالم التعلم المعزز؟

تابعنا لمزيد من المقالات الشيّقة حول الذكاء الاصطناعي.