التعلم المعزز (RL) هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي الذي يركز على تدريب العملاء الأذكياء على التفاعل مع البيئة، واتخاذ القرارات، وتعلم السياسات المثلى لتحقيق أهداف محددة. إنها مستوحاة من عملية التعلم السلوكي لدى البشر والحيوانات، حيث يتعلم الوكيل القيام بأفعال بناءً على تلقي ردود فعل إيجابية أو سلبية (مكافآت أو عقوبات) من البيئة. تتميز خوارزميات التعلم المعزز بقدرتها على تحسين السلوك مع مرور الوقت من خلال التجربة والخطأ، وكذلك من خلال الاستفادة من المعرفة المكتسبة من التجارب السابقة لتحسين عملية صنع القرار في المستقبل. في السنوات الأخيرة، أظهرت RL إمكانات غير عادية، حيث حققت نجاحًا كبيرًا في مجالات مختلفة مثل الروبوتات، والتمويل، والمركبات ذاتية القيادة، وممارسة الألعاب.
تتضمن المكونات الأساسية لإطار التعلم المعزز ما يلي:
- الوكيل : الكيان الذكي الذي يتعلم ويتخذ القرارات، ويمثل الخوارزمية المسؤولة عن استكشاف البيئة واتخاذ الإجراءات بناءً على سياسة محددة.
- البيئة : البيئة المحيطة أو السياق الذي يتفاعل فيه الوكيل، والذي يشمل جميع المعلومات ذات الصلة بمجال المشكلة، ويقدم الملاحظات والمكافآت للوكيل.
- الحالة : تمثيل للوضع الحالي للوكيل داخل بيئته، والذي يلتقط جميع المعلومات ذات الصلة المطلوبة لاتخاذ القرارات.
- الإجراء : اختيار يتخذه الوكيل ويؤثر على بيئته وحالته المستقبلية، ويتم اختياره من مجموعة من الإجراءات المحتملة المعروفة باسم مساحة العمل.
- السياسة : الإستراتيجية التي يستخدمها الوكيل لتحديد الإجراء الذي سيتم تنفيذه في أي حالة معينة، ويتم تعريفها على أنها تعيين من الحالات إلى الإجراءات.
- المكافأة : إشارة ردود فعل عددية يتلقاها الوكيل من البيئة نتيجة لاتخاذ إجراء معين، مما يعكس مدى استصواب الإجراء في الحالة المحددة. هدف الوكيل هو تعظيم المكافأة التراكمية التي يتم الحصول عليها بمرور الوقت.
- دالة القيمة : دالة تقوم بتقدير المكافأة التراكمية المتوقعة التي يمكن للوكيل الحصول عليها، بدءاً من حالة معينة وباتباع سياسة معينة. تساعد هذه الوظيفة في تقييم جودة السياسات المختلفة وتوجيه عملية اتخاذ القرار لدى الوكيل.
يمكن تصنيف خوارزميات التعلم المعزز على نطاق واسع إلى ثلاث فئات رئيسية:
- الخوارزميات المبنية على القيمة : تركز هذه الخوارزميات على تقدير دالة القيمة لسياسة معينة أو السياسة المثلى بشكل مباشر. بمجرد تعلم دالة القيمة، يختار الوكيل الإجراءات التي تزيد القيمة المقدرة إلى الحد الأقصى. تتضمن الخوارزميات الشائعة القائمة على القيمة Q-learning وDeep Q-Networks (DQN) وDouble DQN.
- الخوارزميات القائمة على السياسة : تتعلم هذه الخوارزميات السياسة مباشرة، دون الحاجة إلى دالة قيمة. يقوم الوكيل بتحديد الإجراءات باتباع معلمات السياسة التي تم تعلمها. ومن أمثلة الخوارزميات القائمة على السياسات REINFORCE، وProximal Policy Optimization (PPO)، وTrust Region Policy Optimization (TRPO).
- خوارزميات الممثل الناقد : تجمع هذه الخوارزميات بين نقاط قوة كل من الخوارزميات القائمة على القيمة والخوارزميات القائمة على السياسة من خلال استخدام مُقدِّر قيمة منفصل (ناقد) يساعد على تحسين تقدير تدرج السياسة (الممثل) أثناء عملية التعلم. بعض خوارزميات الممثل-الناقد الشائعة هي ميزة الممثل-الناقد (A2C)، والممثل-الناقد الناعم (SAC)، والتدرج العميق للسياسة الحتمية (DDPG).
تم تطبيق التعلم المعزز بنجاح على العديد من المهام المعقدة في السنوات الأخيرة. على سبيل المثال، حققت خوارزميات AlphaGo وAlphaZero من DeepMind، والتي تجمع بين RL والشبكات العصبية العميقة، أداءً خارقًا في ألعاب Go وChess وShogi. أحد التطبيقات الرائدة الأخرى لـ RL هو روبوت Dota 2 الخاص بشركة OpenAI، والذي أظهر القدرة على التغلب على اللاعبين البشريين المحترفين في لعبة متعددة اللاعبين معقدة للغاية واستراتيجية عبر الإنترنت. كما تم استخدام RL لتحسين استراتيجيات التداول في مجال التمويل، وتطوير أنظمة فعالة لإدارة الطاقة، وتحسين أنظمة التوصية.
في منصة AppMaster ، ندرك أهمية دمج تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، مثل التعلم المعزز، في تطوير التطبيقات الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول. توفر بيئة التطوير المتكاملة الشاملة (IDE) الخاصة بنا للمستخدمين الوسائل اللازمة لبناء نماذج RL وتدريبها ونشرها لحل مشكلات اتخاذ القرار المعقدة. تتيح واجهة AppMaster البديهية no-code حتى للمستخدمين غير الخبراء الاستفادة من قوة التعلم المعزز وبناء حلول ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتطوير لحالات استخدام متنوعة.
