السؤال: نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي هو
- الإجابة: التعلم المعزز
لماذا؟
عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي، يقف التعلم الآلي كأحد أعمدته الأساسية، فهو ليس مجرد برمجيات تتعامل مع البيانات، بل أدوات ذكية تتطور باستمرار عبر الخبرة والملاحظة.
فكثير من الناس يتساءلون: ما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
الجواب يكمن في الوظيفة؛
فالأول يركز على تحسين أداء الأنظمة عبر البيانات، بينما الثاني يشمل نطاقًا أوسع من التفكير الذكي الاصطناعي.
ومن هنا، يبرز السؤال: كيف يمكن للآلة أن تتعلم؟
والجواب يتنوع حسب نوع التعلم، من الخاضع للإشراف إلى غير الخاضع للإشراف، ومن شبه الخاضع للإشراف وصولًا إلى التعلم المعزز.
فالتمييز بين هذه الأنواع أساسي لفهم قدرات الآلة لأن التعلم الخاضع للإشراف يعتمد على بيانات موسومة، بينما التعلم غير الخاضع للإشراف يكتشف الأنماط بمفرده. أما التعلم شبه الخاضع فيستفيد من مزيج من الاثنين.
ولكن، عندما نحتاج إلى اتخاذ قرارات تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ، يظهر التعلم المعزز كخيار لا غنى عنه. هنا نرى دور المكافآت والعقوبات في توجيه سلوك النظام، وتصبح الخبرة الشخصية للآلة في بيئة محددة حجر الزاوية لتطوير سياسات ذكية.
إقرأ أيضا:تتكرر إستراتيجية زيادة التركيز والفهم في كل خطوة من خطوات القراءة المركزةففي جوهر التعلم المعزز، يتفاعل العميل (Agent) مع البيئة محاولًا تحقيق أكبر مكافأة ممكنة فكل خطوة، كل تجربة، كل خطأ يُسجل ويُستخدم لتحسين الأداء. يبرز هنا مفهوم المكافأة المؤجلة، حيث لا تكون النتائج فورية دائمًا، بل تتراكم لتشكل استراتيجية مثالية. وبين الاستكشاف واستغلال الموارد، يتعلم النظام كيفية الموازنة بين المخاطرة والمكافأة، محققًا توازنًا دقيقًا بين التحدي والفائدة.
كذلك التطبيقات العملية لهذا النوع من التعلم مذهلة. من ألعاب الكمبيوتر التي تتكيف مع أسلوب اللاعب، إلى الروبوتات التي تتعلم المشي والتعامل مع البيئة، وصولًا إلى السيارات الذاتية القيادة التي تتخذ قرارات دقيقة في كل لحظة، ليتضح أن التعلم المعزز ليس مجرد فكرة نظرية، بل هو قلب الأنظمة الذكية الحديثة. وحتى في مجالات التوصية وتحليل البيانات، يعتمد التعلم المعزز على التجربة والخطأ لتحسين الأداء بشكل متواصل.
إقرأ أيضا:هل تنقذ الجزائر مصر من أزمة انقطاع التيار الكهربائي؟لذلك، وعند البحث عن نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي، نجد أن الإجابة الواضحة والمباشرة هي: التعلم المعزز لأنه يجمع بين الخبرة، التحليل، والمكافأة، ليصل في النهاية إلى الأداء الأمثل، مبتعدًا عن كل القيود التقليدية، ومتقدمًا نحو مستقبل مليء بالابتكار والقدرة على اتخاذ القرارات الذكية.