التعلم المعزز العميق (DRL) هو مجال فرعي متقدم من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) الذي يجمع بين تقنيات التعلم العميق وخوارزميات التعلم المعزز لإنشاء عملاء أذكياء قادرين على اتخاذ القرارات من خلال التجربة والخطأ لتحسين هدف طويل المدى. أو مكافأة. وهذا يمكّن الوكلاء من التعلم بشكل مستمر من التفاعلات مع البيئات المعقدة والديناميكية وغير المؤكدة. يكمن جوهر DRL في استخدام الشبكات العصبية لتقريب الوظائف المعقدة وتقدير قيمة الإجراءات أو الحالات بكفاءة بناءً على ملاحظات البيئة. وقد سمحت هذه القدرات لـ DRL بتحقيق إنجازات ملحوظة في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل الروبوتات، ومعالجة اللغات الطبيعية، وأنظمة التوصية، والمركبات ذاتية القيادة، والألعاب.
يكمن مفهومان أساسيان في قلب DRL: التعلم المعزز، الذي يركز على تعلم السياسة المثلى من خلال التفاعل مع البيئة، والتعلم العميق، الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعميم وتمثيل الأنماط أو العلاقات المعقدة في البيانات. يؤدي الجمع بين هذه التقنيات إلى توسيع قدرات كليهما بشكل تآزري، حيث يوفر التعلم العميق القدرة على التوسع والتعميم على مساحات الحالة الكبيرة والوظائف المعقدة، بينما يوجه التعلم المعزز عملية التعلم من خلال مقايضة الاستكشاف والاستغلال، مما يسمح للعملاء بالتحسين أدائها بشكل متماسك مع مرور الوقت.
يتضمن إطار عمل DRL عادةً المكونات التالية: البيئة، والوكيل، والحالات، والإجراءات، والمكافآت. تمثل البيئة البيئة السياقية التي يعمل فيها الوكيل. يعتمد الوكيل على الذكاء الاصطناعي، ويتفاعل مع بيئته من خلال الإجراءات ويتعلم كيفية اتخاذ قرارات أفضل بناءً على التغييرات الملحوظة في الحالات والمكافآت التي يتلقاها مقابل تنفيذ إجراءات محددة. يهدف الوكيل إلى تطوير سياسة مثالية تعمل على تعظيم المكافأة التراكمية (المعروفة أيضًا باسم العائد) على مدار حلقة أو خطوات زمنية متعددة، مع الأخذ في الاعتبار القيمة الفورية والمستقبلية لكل إجراء لتحقيق نتائج أفضل على المدى الطويل.
ولتحقيق ذلك، تستخدم تقنيات DRL بشكل عام مجموعة من الأساليب القائمة على القيمة والسياسات. تهدف الأساليب القائمة على القيمة، مثل Q-Learning أو التعلم بالفرق الزمني، إلى تقدير وظائف القيمة المرتبطة بكل زوج من إجراءات الحالة. في المقابل، تحاول الأساليب القائمة على السياسة، مثل تدرج السياسة أو الناقد الفاعل، معرفة السياسة المثلى من خلال تحسين وظيفة موضوعية تتعلق بالعائد المتوقع بشكل واضح. يتمتع كلا النهجين بمزايا وتحديات خاصة بهما، وغالبًا ما تستخدم تطبيقات DRL الناجحة تقنيات هجينة لتحسين أدائها واستقرارها بشكل عام.
غالبًا ما يتطلب التدريب الفعال لوكيل DRL التغلب على العديد من التحديات. على سبيل المثال، تعد مقايضة الاستكشاف والاستغلال جانبًا حاسمًا للحفاظ على التوازن بين جمع معلومات جديدة حول البيئة واستغلال المعرفة الحالية لتحسين المكافآت. بالإضافة إلى ذلك، يعد التعلم في مساحات الدولة الكبيرة وعالية الأبعاد، والتعامل مع إمكانية الملاحظة الجزئية، وإدارة المكافآت الصاخبة أو المتأخرة، ونقل المعرفة المكتسبة عبر المهام، بعضًا من التحديات الرئيسية التي تحتاج خوارزميات DRL إلى معالجتها لتحسين الأداء العام والمتانة.
تم اقتراح خوارزميات DRL المختلفة، مثل Deep Q-Networks (DQN)، وActor-Critic Advantage غير المتزامن (A3C)، وDeep Deterministic Policy Gradient (DDPG)، من بين خوارزميات أخرى، لمواجهة هذه التحديات وأظهرت نجاحًا ملحوظًا في مجالات مختلفة. على سبيل المثال، تم استخدام DRL للتغلب على اللاعبين البشريين الخبراء في ألعاب Atari الكلاسيكية، وإتقان لعبة Go التي كانت تعتبر ذات يوم معقلًا للذكاء البشري، وإجراء مناورات متقدمة في مهام الروبوتات المعقدة. وجدت DRL أيضًا تطبيقات عملية في مجالات متنوعة مثل التمويل والرعاية الصحية وتحسين سلسلة التوريد ورؤية الكمبيوتر.
في سياق منصة AppMaster ، وهي أداة قوية no-code قادرة على إنشاء تطبيقات خلفية وويب وتطبيقات الهاتف المحمول، يمكن استخدام DRL لأتمتة وتحسين الجوانب المختلفة لدورة حياة التطوير والتطبيقات. على سبيل المثال، يمكن استخدام الخوارزميات المستندة إلى DRL لتحسين تخصيص الموارد، أو إجراء موازنة التحميل، أو حتى أتمتة عمليات الاختبار وتصحيح الأخطاء في التطبيقات المعقدة. علاوة على ذلك، يمكن أن يساهم DRL في إنشاء واجهات مستخدم متكيفة وديناميكية، قادرة على تخصيص تجربة المستخدم وتحسينها بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين رضا العملاء والاحتفاظ بهم والتفاعل معهم بشكل كبير مع التطبيقات المبنية على منصة AppMaster.
باختصار، يمثل التعلم المعزز العميق طريقًا واعدًا للأمام في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث يوفر إمكانات متقدمة للتكيف والتعلم وتحسين عمليات صنع القرار في بيئات معقدة وديناميكية. ومع استمرار تقنيات DRL في التحسن والنضج، فمن المتوقع أن تلعب دورًا حاسمًا ليس فقط في تحقيق اختراقات جديدة في مختلف المجالات، ولكن أيضًا في تشكيل مستقبل تطوير التطبيقات والتحول الرقمي عبر الصناعات.
