التعلم المعزز

المفاهيم والمصطلحات الأساسية

فهم التعلم المعزز يتطلب الإلمام بعدة مفاهيم ومصطلحات أساسية:

الوكيل (Agent)

الوكيل هو صاحب القرار أو المتعلم في التعلم المعزز. يدرك البيئة من خلال الملاحظات، ويتخذ إجراءات، ويتعلم من نتائج تلك الإجراءات لتحقيق أهدافه. هدف الوكيل هو تطوير استراتيجية تُعرف بالسياسة لتعظيم إجمالي المكافآت مع مرور الوقت.

البيئة (Environment)

البيئة هي كل ما يحيط بالوكيل ويتفاعل معه. تمثل العالم الذي يعمل فيه الوكيل، ويمكن أن تشمل مساحات مادية أو محاكاة افتراضية أو أي إعداد يتخذ فيه الوكيل قرارات. توفّر البيئة للوكيل الملاحظات والمكافآت بناءً على الإجراءات المتخذة.

الحالة (State)

الحالة هي تمثيل للوضع الحالي للوكيل داخل البيئة. تحتوي على كل المعلومات اللازمة لاتخاذ قرار في لحظة معينة. قد تكون الحالات قابلة للرصد الكامل، حيث يعرف الوكيل كل شيء عن البيئة، أو جزئية الرصد حيث بعض المعلومات تكون مخفية.

الإجراء (Action)

الإجراء هو اختيار يتخذه الوكيل يؤثر على حالة البيئة. مجموعة جميع الإجراءات الممكنة التي يمكن للوكيل اتخاذها في حالة معينة تُسمى فضاء الإجراءات. يمكن أن تكون الإجراءات منفصلة (مثل التحرك يمينًا أو يسارًا) أو مستمرة (مثل ضبط سرعة سيارة).

المكافأة (Reward)

المكافأة هي قيمة عددية توفرها البيئة استجابة لإجراء الوكيل. تقيس المنفعة الفورية (أو العقوبة) لاتخاذ هذا الإجراء في الحالة الحالية. هدف الوكيل هو تعظيم إجمالي المكافآت على المدى الطويل.

السياسة (Policy)

السياسة تحدد سلوك الوكيل، حيث تربط الحالات بالإجراءات. يمكن أن تكون السياسة حتمية (يتم اختيار إجراء معين لكل حالة) أو احتمالية (تُحدّد الإجراءات وفق احتمالات). تؤدي السياسة المثلى إلى أعلى إجمالي مكافآت.

دالة القيمة (Value Function)

دالة القيمة تقدّر المكافأة التراكمية المتوقعة لوجود الوكيل في حالة معينة (أو زوج حالة-إجراء) واتباع سياسة معينة بعدها. تساعد الوكيل في تقييم الفائدة طويلة الأمد للإجراءات وليس فقط المكافآت الفورية.

نموذج البيئة (Model of the Environment)

النموذج يتوقع كيف ستستجيب البيئة لإجراءات الوكيل. يشمل احتمالات الانتقال بين الحالات والمكافآت المتوقعة. تُستخدم النماذج في استراتيجيات التخطيط، لكنها ليست ضرورية دائمًا في التعلم المعزز.

كيف يعمل التعلم المعزز

يتضمن التعلم المعزز تدريب الوكلاء من خلال التجربة والخطأ وتعلم السلوكيات المثلى لتحقيق أهدافهم. يمكن تلخيص العملية في الخطوات التالية:

1. التهيئة: يبدأ الوكيل في حالة ابتدائية داخل البيئة.
2. الملاحظة: يلاحظ الوكيل الحالة الحالية.
3. اختيار الإجراء: بناءً على سياسته، يختار الوكيل إجراءً من فضاء الإجراءات.
4. استجابة البيئة: تنتقل البيئة إلى حالة جديدة وتوفر مكافأة بناءً على الإجراء المتخذ.
5. التعلم: يحدث تحديث للسياسة ودوال القيمة بناءً على المكافأة المستلمة والحالة الجديدة.
6. التكرار: تتكرر الخطوات من 2–5 حتى يصل الوكيل إلى حالة نهائية أو يحقق الهدف.

عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDP)

تُصاغ معظم مشكلات التعلم المعزز باستخدام عملية اتخاذ القرار ماركوف (MDP). توفر الـ MDP إطارًا رياضيًا لنمذجة اتخاذ القرار حيث تكون النتائج عشوائية جزئيًا وتحت سيطرة الوكيل جزئيًا. تُعرّف الـ MDP عبر:

• مجموعة حالات S
• مجموعة إجراءات A
• دالة الانتقال P، التي تحدد احتمال الانتقال من حالة إلى أخرى بناءً على إجراء
• دالة المكافأة R، التي توفر مكافآت فورية لأزواج الحالة-الإجراء
• معامل الخصم γ (جاما)، الذي يعطي أهمية للمكافآت الفورية مقابل المستقبلية

تفترض عمليات ماركوف أن الحالة المستقبلية تعتمد فقط على الحالة والإجراء الحاليين، وليس على تسلسل الأحداث السابقة.

الموازنة بين الاستكشاف والاستغلال

تحدٍ أساسي في التعلم المعزز هو تحقيق التوازن بين الاستكشاف (تجربة إجراءات جديدة لاكتشاف آثارها) والاستغلال (استخدام الإجراءات المعروفة التي تحقق مكافآت عالية). التركيز فقط على الاستغلال قد يمنع الوكيل من إيجاد استراتيجيات أفضل، بينما الاستكشاف المفرط قد يؤخر التعلم.

يستخدم الوكلاء غالبًا استراتيجيات مثل ε-greedy، حيث يختارون إجراءات عشوائية بنسبة احتمال صغيرة ε للاستكشاف، وأفضل الإجراءات المعروفة بنسبة 1 – ε.

أنواع خوارزميات التعلم المعزز

يمكن تصنيف خوارزميات التعلم المعزز بشكل عام إلى طرق معتمدة على النماذج وأخرى غير معتمدة على النماذج.

التعلم المعزز المعتمد على النماذج

في التعلم المعزز المعتمد على النماذج، يبني الوكيل نموذجًا داخليًا لديناميكيات البيئة. يتنبأ النموذج بالحالة التالية والمكافأة المتوقعة لكل إجراء. يستخدم الوكيل هذا النموذج للتخطيط واختيار الإجراءات التي تعظم المكافآت التراكمية.

الخصائص:

• التخطيط: يحاكي الوكلاء الحالات المستقبلية باستخدام النموذج لاتخاذ قرارات.
• كفاءة العينات: غالبًا يتطلب تفاعلات أقل مع البيئة بفضل استخدام النموذج في التعلم.
• التعقيد: بناء نموذج دقيق قد يكون صعبًا خاصة في البيئات المعقدة.

مثال:

روبوت يستكشف متاهة ويبني خريطة (نموذج) للممرات والعقبات والمكافآت (مثل نقاط الخروج والفخاخ)، ثم يستخدم هذا النموذج للتخطيط لأقصر طريق نحو الخروج متجنبًا العقبات.

التعلم المعزز غير المعتمد على النماذج

التعلم المعزز غير المعتمد على النماذج لا يبني نموذجًا صريحًا للبيئة. بدلاً من ذلك، يتعلم الوكيل السياسة أو دالة القيمة مباشرة من خبرات تفاعله مع البيئة.

الخصائص:

• التجربة والخطأ: يتعلم الوكلاء السياسات المثلى من خلال التفاعل المباشر.
• المرونة: يمكن تطبيقه في بيئات يصعب فيها بناء نموذج.
• الاستقرار: قد يحتاج إلى مزيد من التفاعلات للتعلم الفعال.

أشهر الخوارزميات غير المعتمدة على النماذج:

التعلم Q

التعلم Q هو خوارزمية قائمة على القيمة خارج السياسة تهدف لتعلم دالة القيمة المثلى Q(s, a)، والتي تمثل المكافأة التراكمية المتوقعة عند اتخاذ إجراء a في حالة s.

قاعدة التحديث:

Q(s, a) ← Q(s, a) + α [ r + γ max Q(s', a') - Q(s, a) ]

• α: معدل التعلم
• γ: معامل الخصم
• r: المكافأة الفورية
• s’: الحالة التالية
• a’: الإجراء التالي

المزايا:

• سهل التنفيذ
• فعّال في العديد من السيناريوهات

القيود:

• يواجه صعوبة مع المساحات الكبيرة للحالة-الإجراء
• يتطلب جدولًا لتخزين قيم Q، ما يصبح غير عملي في الأبعاد العالية

SARSA (حالة-إجراء-مكافأة-حالة-إجراء)

SARSA هي خوارزمية داخل السياسة مشابهة للتعلم Q، ولكنها تحدث دالة القيمة بناءً على الإجراء المتخذ بواسطة السياسة الحالية.

قاعدة التحديث:

Q(s, a) ← Q(s, a) + α [ r + γ Q(s', a') - Q(s, a) ]

• a’: الإجراء المتخذ في الحالة التالية وفق السياسة الحالية

الاختلافات عن التعلم Q:

• SARSA تحدث بناءً على الإجراء المتخذ فعلاً (داخل السياسة)
• التعلم Q يحدث بناءً على أقصى مكافأة ممكنة (خارج السياسة)

طرق انحدار السياسات

طرق انحدار السياسات تقوم بتحسين السياسة مباشرة عبر ضبط معلماتها في اتجاه يعظم المكافآت المتوقعة.

الخصائص:

• تدعم فضاءات الإجراءات المستمرة
• يمكنها تمثيل سياسات احتمالية
• تستخدم طرق الصعود التدرجي لتحديث معلمات السياسة

مثال:

• خوارزمية REINFORCE: تحدث معلمات السياسة باستخدام تدرج المكافآت المتوقعة بالنسبة لمعلمات السياسة

طرق أكتور-كريتيك

طرق أكتور-كريتيك تجمع بين الأساليب القائمة على القيمة والمعتمدة على السياسة. تتكون من مكونين:

• الأكتور: دالة السياسة التي تختار الإجراءات
• الكريتيك: دالة القيمة التي تقيّم الإجراءات المتخذة من الأكتور

الخصائص:

• يقدر الكريتيك دالة القيمة لتوجيه تحديثات سياسة الأكتور
• تعلم فعّال عبر تقليل التباين في تقديرات انحدار السياسة

التعلم المعزز العميق

التعلم المعزز العميق يدمج التعلم العميق مع التعلم المعزز، مما يمكّن الوكلاء من التعامل مع فضاءات الحالة والإجراء عالية الأبعاد.

الشبكات العصبية العميقة Q (DQN)

الشبكات العصبية العميقة Q تستخدم الشبكات العصبية لتقريب دالة Q.

الميزات الأساسية:

• تقريب الدالة: استبدال جدول Q بشبكة عصبية
• إعادة تشغيل الخبرة: تخزين الخبرات وأخذ عينات عشوائية منها لكسر الترابطات
• تقنيات الاستقرار: تقنيات مثل الشبكات الهدف تُستخدم لتحقيق استقرار التدريب

التطبيقات:

• استخدمت بنجاح في لعب ألعاب Atari مباشرة من مدخلات الصور

خوارزمية DDPG (انحدار السياسات الحتمية العميق)

DDPG هي خوارزمية توسع DQN إلى فضاءات الإجراءات المستمرة.

الميزات الأساسية:

• هيكل أكتور-كريتيك: يستخدم شبكات منفصلة للأكتور والكريتيك
• سياسات حتمية: يتعلم سياسة حتمية لاختيار الإجراءات
• استخدام انحدار السياسات: تحسين السياسات باستخدام تدرجات السياسة

التطبيقات:

• مهام التحكم في الروبوتات حيث تكون الإجراءات مستمرة، مثل التحكم في عزم الدوران

حالات وتطبيقات التعلم المعزز

تم تطبيق التعلم المعزز في العديد من المجالات، مستفيدًا من قدرته على تعلم سلوكيات معقدة في بيئات غير مؤكدة.

الألعاب

التطبيقات:

• AlphaGo وAlphaZero: طورتهما DeepMind، حيث أتقن هذان العاملان ألعاب Go والشطرنج وشوغي من خلال اللعب الذاتي والتعلم المعزز
• ألعاب Atari: حققت وكلاء DQN أداءً بمستوى الإنسان عبر التعلم من مدخلات بصرية

الفوائد:

• القدرة على تعلم الاستراتيجيات بدون معرفة مسبقة
• التعامل مع بيئات معقدة وعالية الأبعاد

الروبوتات

التطبيقات:

• المعالجة الروبوتية: يتعلم الروبوتات الإمساك بالأشياء والتلاعب بها وأداء المهام الدقيقة
• الملاحة: تتعلم الروبوتات الذاتية الملاحة في تضاريس معقدة وتجنب العقبات

الفوائد:

• القدرة على التكيف مع البيئات الديناميكية
• تقليل الحاجة للبرمجة اليدوية للسلوكيات

المركبات الذاتية القيادة

التطبيقات:

• تخطيط المسار: تتعلم المركبات اختيار المسارات المثلى مع مراعاة ظروف المرور
• اتخاذ القرار: التعامل مع المركبات والمشاة الآخرين

الفوائد:

• تحسين الأمان من خلال اتخاذ قرارات متكيفة
• زيادة الكفاءة في ظروف القيادة المتغيرة

معالجة اللغة الطبيعية والدردشة الآلية

التطبيقات:

• أنظمة الحوار: تتعلم الدردشة الآلية التفاعل بشكل أكثر طبيعية مع المستخدمين وتتحسن مع الوقت
• الترجمة الآلية: تحسين جودة الترجمة بمراعاة الترابط طويل الأمد

الفوائد:

• تخصيص التفاعل مع المستخدمين
• التحسن المستمر بناءً على التغذية الراجعة

التمويل

التطبيقات:

• استراتيجيات التداول: يتعلم الوكلاء اتخاذ قرارات البيع والشراء لتعظيم العائدات
• إدارة المحافظ: موازنة الأصول لتحقيق عوائد معدلة حسب المخاطر

الفوائد:

• التكيف مع ظروف السوق المتغيرة
• تقليل التحيزات البشرية في اتخاذ القرار

الرعاية الصحية

التطبيقات:

• تخطيط العلاج: توصية بالعلاجات الشخصية بناءً على استجابات المرضى
• توزيع الموارد: تحسين جدولة واستخدام الموارد الطبية

الفوائد:

• تحسين نتائج المرضى عبر علاجات مخصصة
• زيادة الكفاءة في تقديم الرعاية الصحية

أنظمة التوصية

التطبيقات:

• التوصيات الشخصية: تعلم تفضيلات المستخدمين لاقتراح منتجات أو أفلام أو محتوى
• أنظمة تكيفية: تعديل التوصيات بناءً على تفاعل المستخدم في الوقت الفعلي

الفوائد:

• زيادة تفاعل المستخدمين
• تحسين تجربة المستخدم من خلال اقتراحات ملائمة

تحديات التعلم المعزز

رغم نجاحاته، يواجه التعلم المعزز عدة تحديات:

كفاءة العينات

• المشكلة: غالبًا ما يحتاج وكلاء التعلم المعزز لعدد هائل من التفاعلات مع البيئة للتعلم بشكل فعال
• التأثير: تكاليف حسابية عالية وصعوبة التطبيق في البيئات الواقعية حيث جمع البيانات مكلف أو يستغرق وقتًا طويلاً
• طرق المعالجة:
  • طرق معتمدة على النماذج: استخدام النماذج لمحاكاة التجارب
  • التعلم النقلي: تطبيق المعرفة من مهمة لأخرى
  • التعلم المعزز الهرمي: تقسيم المهام إلى مهام فرعية لتبسيط التعلم

المكافآت المؤجلة

• المشكلة: قد لا تكون المكافآت واضحة مباشرة، مما يصعب على الوكيل ربط الإجراءات بالنتائج
• التأثير: صعوبة إسناد الفضل، حيث يجب على الوكيل تحديد الإجراءات التي ساهمت في المكافآت المستقبلية
• طرق المعالجة:
  • آثار الأهلية: إسناد الفضل للإجراءات التي أدت إلى المكافآت عبر الزمن
  • طرق مونتي كارلو: أخذ المكافأة الكلية في نهاية الحلقات بعين الاعتبار

القابلية للتفسير

• المشكلة: السياسات المتعلمة عبر الشبكات العصبية العميقة غالبًا تكون غامضة
• التأثير: صعوبة فهم وثقة قرارات الوكيل، وهو أمر حاسم في التطبيقات الحساسة
• طرق المعالجة:
  • تصوير السياسات: أدوات لتصوير حدود واتجاهات القرار
  • التعلم المعزز القابل للتفسير: البحث في أساليب توضح منطق الوكيل

الأمان والأخلاقيات

• المشكلة: ضمان تصرف الوكلاء بأمان وأخلاق، خصوصًا في البيئات التي تشمل البشر
• التأثير: احتمال حدوث سلوكيات غير مقصودة تؤدي لنتائج ضارة
• طرق المعالجة:
  • تشكيل المكافآت: تصميم دوال مكافآت بعناية لتتماشى مع السلوك المرغوب
  • فرض القيود: تضمين قيود الأمان في عملية التعلم

التعلم المعزز في أتمتة الذكاء الاصطناعي والدردشة الآلية

يلعب التعلم المعزز دورًا مهمًا في تطوير الأتمتة الذكية وتحسين قدرات الدردشة الآلية.

الأتمتة الذكية

التطبيقات:

• تحسين العمليات: أتمتة عمليات اتخاذ القرار المعقدة في الصناعات مثل التصنيع واللوجستيات
• إدارة الطاقة: ضبط الأنظمة في المباني أو الشبكات لتحقيق استهلاك أمثل للطاقة

الفوائد:

• زيادة الكفاءة من خلال تعلم سياسات تحكم مثلى
• التكيف مع الظروف المتغيرة دون تدخل بشري

الدردشة الآلية والذكاء الاصطناعي الحواري

التطبيقات:

• إدارة الحوار: تعلم سياسات تحدد أفضل استجابة بناءً على تاريخ المحادثة
• التخصيص: تعديل التفاعل بناءً على سلوكيات وتفضيلات المستخدم الفردية
• التعرف على المشاعر: ضبط الاستجابات وفقًا للنبرة العاطفية في مدخلات المستخدم

الفوائد:

• تقديم تجارب تفاعلية وطبيعية أكثر للمستخدمين
• التحسن المستمر مع تعلم الوكيل من التفاعلات

مثال:

دردشة آلية لخدمة العملاء تستخدم التعلم المعزز لمعالجة الاستفسارات. في البداية، قد تقدم استجابات نمطية، لكنها مع الوقت تتعلم أي الاستجابات تحل المشكلات بفعالية وتعدل أسلوب تواصلها لتقديم حلول أدق.

أمثلة على التعلم المعزز

AlphaGo وAlphaZero

• تم التطوير بواسطة: DeepMind
• الإنجاز: تغلب AlphaGo على بطل العالم في لعبة Go، بينما تعلم AlphaZero إتقان ألعاب مثل Go والشطرنج وشوغي من الصفر
• الطريقة: دمج التعلم المعزز مع الشبكات العصبية العميقة واللعب الذاتي

OpenAI Five

• تم التطوير بواسطة: OpenAI
• الإنجاز: فريق من خمس شبكات عصبية لعب لعبة Dota 2 المعقدة وهزم فرقًا محترفة
• الطريقة: استخدم التعلم المعزز لتعلم الاستراتيجيات عبر ملايين المباريات الذاتية

الروبوتات

• معالجة الأذرع الروبوتية: تتعلم الروبوتات تنفيذ مهام مثل تكديس الكتل أو تجميع القطع أو الطلاء عبر التعلم المعزز
• الطائرات الذاتية: تتعلم الطائرات دون طيار اجتياز العقبات وأداء مناورات جوية

السيارات ذاتية القيادة

• الشركات المشاركة: تسلا، وايمو، وغيرها
• التطبيقات: تعلم سياسات القيادة للتعامل مع ظروف الطريق المختلفة، والتفاعل مع المشاة، وقوانين المرور
• الطريقة: استخدام التعلم المعزز لتحسين عمليات اتخاذ القرار في التوجيه والسلامة

أبحاث حول التعلم المعزز

يعد التعلم المعزز (RL) مجالًا ديناميكيًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي، يركز على كيفية تعلم الوكلاء سلوكيات مثلى من خلال التفاعل مع بيئتهم. فيما يلي نظرة على بعض الأبحاث العلمية الحديثة التي تستكشف جوانب متنوعة من التعلم المعزز:

1. Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems بقلم Changjian Li (تاريخ النشر: 2020-01-27) – يناقش هذا البحث التعلم المعزز مدى الحياة، والذي يمكّن الأنظمة من التعلم المستمر خلال فترة حياتها عبر التفاعل والتجربة والخطأ. يجادل الباحث بأن نماذج التعلم المعزز التقليدية لا تعكس هذا النوع من التعلم بالكامل. يقدم البحث رؤى حول التعلم المعزز مدى الحياة ويعرض نظامًا أوليًا يجسد هذه المبادئ. اقرأ المزيد
2. Counterexample-Guided Repair of Reinforcement Learning Systems Using Safety Critics بقلم David Boetius وStefan Leue (تاريخ النشر: 2024-05-24) – تتناول هذه الدراسة تحدي ضمان الأمان في أنظمة التعلم المعزز. تقترح خوارزمية لإصلاح السلوكيات غير الآمنة في الوكلاء المدربين مسبقًا باستخدام نقاد الأمان والتحسين المقيد