أي من طرق التعلم التالية تصف كيفية تعلم نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام التجربة والخطأ؟

حل سؤال: أي من طرق التعلم التالية تصف كيفية تعلم نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام التجربة والخطأ؟

الجواب: التعلم المعزز (Reinforcement Learning) هو أحد فروع التعلم الآلي الثلاثة، إلى جانب المراقب (Supervised Learning) والغير مراقب (Unsupervised Learning).

شرح الإجابة:

التعلّم المعزّز هو نهج الذي يصف كيف يتعلّم نظام الذكاء الاصطناعي عبر التجربة والخطأ. وبشكل عام، يختلف هذا النهج عن التعلم المراقَب وغير المراقَب لأنه يعتمد على إشارات تقييمية (مكافآت أو عقوبات) تُقدّم أثناء التفاعل مع البيئة، وبناءً على ذلك يتدرّج الكيان البرمجي في تحسين سلوكه من خلال محاولات متكررة. ولذلك، تُعدّ التجربة وسيلة عملية لاكتساب استراتيجيات فعّالة بدل الاعتماد حصراً على بيانات موسومة سلفًا.

تتكوّن المنظومة من عناصر رئيسية: الوكيل، البيئة، الحالة، الفعل، وإشارة المكافأة. ثمّ تجري العملية بحيث يجرّب الوكيل أفعالًا متنوعة في حالات متعاقبة، يتلقّى مقابلًا أو عقوبة، ويُحدّث سياسته تدريجيًا؛ بالمقابل، يتطلب التقدّم موازنة بين الاستكشاف (اختبار خيارات جديدة) والاستغلال (تطبيق ما ثبت نجاحه)، ومن هنا يتحسّن الأداء مع التكرار وتحليل النتائج.

على سبيل المثال، يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام التجربة والخطأ عبر أسلوب التعلم المعزز، مثل تعليم الروبوتات المشي، وتدريب أنظمة الألعاب على التفوق، وتحسين قرارات المركبات الذاتية وأنظمة التوصية. كما أنه مناسب للمشكلات التي تتسم بتغير ظروفها أو بعدم اكتمال المعلومات. إجمالًا، يكمن أثره في تمكين الأنظمة من تعديل سلوكها ورفع فعالية اتخاذ القرار من خلال التعلم من النتائج، بدلًا من الاقتصار على الأمثلة المُسبقة.