یادگیری تقویتی؛ چگونه هوش مصنوعی از طریق تجربه یاد می‌گیرد؟

توضیحات

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یک روش مبتنی بر پاداش و تنبیه است. در این سیستم، عامل (Agent) با محیط تعامل می‌کند و بر اساس نتیجه عملکردش پاداش یا مجازات دریافت می‌کند. هدف عامل این است که در طول زمان بهترین تصمیم‌گیری را برای دریافت بیشترین پاداش یاد بگیرد. روش‌هایی مثل Q-learning، Deep Q-Networks و Policy Gradients از مهم‌ترین الگوریتم‌های این حوزه‌اند. این تکنیک در بازی‌هایی مثل شطرنج، گو و بازی‌های ویدئویی نتایج خارق‌العاده‌ای رقم زده است. در رباتیک، کنترل روبات‌ها به کمک یادگیری تقویتی دقیق و هوشمندتر شده است. همچنین این روش در بهینه‌سازی مسیر، مالی و مدیریت منابع کاربرد دارد. مهم‌ترین چالش آن حجم بالای تجربه لازم و دشواری آموزش در محیط‌های واقعی است. یادگیری تقویتی یکی از هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود.