مشتاقانه به جهان محیطی نگاه کنید که در حال تکامل است، کشفیات علمی که گران قیمت‌ترین دانشمندان را در سراسر جهان متعجب می‌کنند. ما از آنچه در حال توسعه است، پشت پرده سیستم‌های هوشمند که با هر تعامل، هر تجربه، قوی‌تر و هوشمندتر می‌شوند، صحبت می‌کنیم. این دنیایی است که توسط یادگیری تقویتی – فرزندی درخشان از خانواده یادگیری ماشین – شکل گرفته است.

در این مقاله، ما در سفری به دل عمیق این فناوری شگفت‌انگیز خواهیم پرداخت. شما با ما هستید؟ حاضر به مواجهه با جهانی از تقویت‌های مکرر، مجازات‌های اجتناب‌ناپذیر، و ماشین‌هایی که می‌آموزند چگونه از خطاهای خود یاد بگیرند؟ بیایید با یادگیری تقویتی و هر آنچه در این مجموعه از تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت نهفته است، آشنا شویم. شروع کنیم!

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که در آن یک عامل (agent) به طور خودکار با محیط اطراف خود تعامل می‌کند و سعی می‌کند با انجام کارهایی که به بیشترین پاداش (reward) منجر می‌شوند، استراتژی بهینه خود را یاد بگیرد.

یک چارچوب ساده برای توصیف یادگیری تقویتی استفاده از مفهوم “محیط” و “عامل” است. عامل یک انتیتی است که می‌تواند در محیط اقداماتی را انجام دهد (مانند روباتی که می‌تواند حرکت کند) و محیط مکانی است که عامل در آن فعالیت می‌کند (مانند اتاقی که روبات در آن حرکت می‌کند). عامل با انجام اقداماتی تاثیری بر محیط می‌گذارد و بر اساس پاداشی که از محیط دریافت می‌کند، رفتار خود را تغییر می‌دهد. هدف این است که عامل به گونه‌ای رفتار کند که مجموع پاداش‌هایی که در طول زمان دریافت می‌کند بیشینه شود.

یادگیری تقویتی از بین روش‌های مختلف یادگیری ماشین، خاصیت یادگیری بدون نظارت را دارد، به این معنی که عامل چاره‌ای جز یادگیری از طریق تجربه و اکتشاف ندارد، و برای همین باید روش‌هایی برای تجربه‌یادگیری خود از محیط اطرافش و اقداماتش پیدا کند.

برای مثال، فرض کنید یک روبات داریم که قرار است در یک محیط ناشناخته و پیچیده مانند یک اتاق پر از اشیاء مختلف راه برود. در این حالت، روبات (که عامل است) باید از طریق تجربه و تلاش و خطا یاد بگیرد که چگونه حرکت کند تا به هدف خود برسد (مانند رسیدن به درب اتاق) بدون اینکه با اشیاء موجود در اتاق برخورد کند. این یک مثال از مسئله یادگیری تقویتی است.

یادگیری تقویتی چگونه کار می‌کند؟

یادگیری تقویتی از یک مدل تعاملی بین عامل (agent) و محیط استفاده می‌کند که به طور معمول از طریق یک چارچوب به نام مدل مارکوف فرآیند تصمیم (Markov Decision Process یا MDP) نمایش داده می‌شود. در این مدل، هر تعامل عامل با محیط را یک دوره از یک بازی در نظر می‌گیریم که در آن، عامل یک کنش (action) انتخاب می‌کند و محیط در پاسخ به این کنش، یک وضعیت جدید (state) و یک پاداش (reward) به عامل ارائه می‌دهد.

روال کلی یادگیری تقویتی به این صورت است:

1. عامل بر اساس وضعیت فعلی از محیط، یک کنش را انتخاب می‌کند.
2. محیط در پاسخ به این کنش، وضعیت جدید و پاداش را مشخص می‌کند.
3. عامل بر اساس پاداش و وضعیت جدید، استراتژی خود را برای انتخاب کنش در آینده به روزرسانی می‌کند.

این روال تا زمانی که عامل به استراتژی بهینه برسد یا محیط به پایان برسد، تکرار می‌شود.

یکی از روش‌های معروف برای یادگیری تقویتی، الگوریتم Q-learning است. در این روش، عامل یک تابع ارزش (Q-function) را یاد می‌گیرد که برای هر جفت کنش و وضعیت، میزان ارزش انجام آن کنش را در آن وضعیت برآورد می‌کند. این تابع ارزش به عامل کمک می‌کند که برای هر وضعیت، کدام کنش را انتخاب کند.

به طور کلی، یادگیری تقویتی یک فرایند تعاملی و تکراری است که در آن عامل با محیط تعامل می‌کند، از تجربیات خود یاد می‌گیرد و رفتار خود را بهبود می‌بخشد. هدف اصلی در یادگیری تقویتی یافتن استراتژی بهینه برای عامل است که باعث بیشینه شدن مجموع پاداش‌های دریافتی در طول زمان می‌شود.

زیرمجموعه‌های یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی شامل چندین زیرمجموعه و تکنیک متفاوت است که بر اساس جزئیات مسئله و رویکرد حل مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینجا به برخی از این زیرمجموعه‌ها اشاره می‌کنیم:

1. یادگیری تفاضلی (Temporal Difference Learning یا TD Learning): این رویکرد ترکیبی از دو روش یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت است. در TD Learning، عامل نیازی به دانستن مدل کاملی از محیط ندارد و به جای آن، از تجربیات خود برای به روزرسانی تخمین‌های خود درباره ارزش وضعیت‌ها و کنش‌ها استفاده می‌کند.
2. یادگیری Q (Q-Learning): این روش یکی از روش‌های معروف یادگیری تقویتی است که در آن، عامل یک تابع ارزش (Q-function) را یاد می‌گیرد که برای هر جفت کنش و وضعیت، میزان ارزش انجام آن کنش را در آن وضعیت برآورد می‌کند.
3. یادگیری عملگر بهترین کنش (SARSA): این روش به نظر می‌رسد شبیه Q-Learning است، با این تفاوت که در SARSA، استراتژی برنامه‌ریزی شده برای انتخاب کنش‌ها بر اساس تجربیات فعلی عامل است و به همین دلیل در محیط‌های ناپایدار و پیچیده، عملکرد بهتری نسبت به Q-Learning دارد.
4. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning): در این روش، شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین تابع ارزش یا استراتژی بهینه استفاده می‌شوند. این روش در مسائلی که فضای وضعیت یا کنش بسیار بزرگ یا پیوسته است، عملکرد بسیار خوبی دارد. بازی Go و پروژه AlphaGo از DeepMind یکی از مثال‌های مشهور استفاده از این روش است.

توجه داشته باشید که هر یک از این زیرمجموعه‌ها و روش‌ها خود دارای تنوع و تکنیک‌های متفاوتی است و بر اساس نوع مسئله، محدودیت‌ها و اهداف خاص می‌توان از یکی یا ترکیبی از آن‌ها استفاده کرد.

انواع الگوریتم های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

1. یادگیری تفاضلی (Temporal Difference Learning): در این دسته، الگوریتم‌هایی مانند TD(0), TD(λ), and TD(γ) وجود دارند. این الگوریتم‌ها ترکیبی از یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت هستند. به عنوان مثال، در TD(0)، عامل در هر مرحله، تخمین خود از ارزش یک وضعیت را بر اساس پاداش فعلی و تخمین ارزش وضعیت بعدی به روز می‌کند.
2. یادگیری Q (Q-Learning): در این دسته، الگوریتم‌هایی مانند Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) وجود دارند. این الگوریتم‌ها از تابعی به نام Q-function برای تخمین ارزش یک کنش در یک وضعیت استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در DQN، یک شبکه عصبی عمیق برای تخمین Q-function استفاده می‌شود. این الگوریتم با موفقیت برای یادگیری بازی‌های Atari استفاده شد.
3. یادگیری عملگر بهترین کنش (SARSA): این الگوریتم به معنای “State, Action, Reward, State, Action” است و در آن، عامل بر اساس تجربیات فعلی خود برای انتخاب کنش‌های بعدی عمل می‌کند. به عنوان مثال، در یک بازی ماز، SARSA می‌تواند به عامل کمک کند تا بهترین مسیر برای رسیدن به هدف را پیدا کند.
4. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning): در این دسته، الگوریتم‌هایی مانند Policy Gradients, Actor-Critic methods, and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) وجود دارند. این الگوریتم‌ها از شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین تابع ارزش یا استراتژی بهینه استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در بازی Go، DeepMind با استفاده از روش Policy Gradients به نام AlphaGo موفق شد در بازی Go شکست بدهد که این بازی یکی از پیچیده‌ترین بازی‌های استراتژیک در جهان است.

این‌ها فقط چند نمونه از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند و بسته به ماهیت مسئله، می‌توان از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های متفاوتی استفاده کرد.

مزایای یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی برخی مزایای قابل توجهی دارد که باعث می‌شود این رویکرد در بسیاری از مسائل پیچیده و دشوار کاربرد داشته باشد. در زیر برخی از این مزایا را بررسی می‌کنیم:

1. تعامل با محیط: در یادگیری تقویتی، عامل می‌تواند به طور مستقیم و دینامیک با محیط تعامل کند و از تجربیات خود برای بهبود عملکرد خود استفاده کند. این موضوع باعث می‌شود عامل بتواند به صورت انعطاف‌پذیر به تغییرات محیط پاسخ دهد.
2. یادگیری بدون نیاز به داده‌های برچسب‌دار: در یادگیری تقویتی، عامل به جای استفاده از داده‌های برچسب‌دار (که ممکن است گران یا دشوار برای به دست آوردن باشند)، از پاداش‌هایی که از تعامل با محیط به دست می‌آید برای یادگیری استفاده می‌کند.
3. یادگیری تدریجی و پیوسته: یادگیری تقویتی امکان یادگیری تدریجی و پیوسته را فراهم می‌کند. به عبارت دیگر، عامل می‌تواند به تدریج و بر اساس تجربیات جدیدی که کسب می‌کند، عملکرد خود را بهبود ببخشد.
4. استفاده در محیط‌های پیچیده و نامعین: یادگیری تقویتی خصوصاً در محیط‌هایی که دارای پیچیدگی بالا هستند یا تعداد حالات ممکن بسیار زیادی دارند، کارایی بسیار خوبی دارد. مثلاً بازی‌های استراتژیک مثل شطرنج یا Go.
5. قابلیت کشف استراتژی‌ها و راه حل‌های جدید: یادگیری تقویتی می‌تواند به کشف راه حل‌ها و استراتژی‌هایی بیانجامد که از طریق تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشینی کشف نمی‌شوند. برای مثال، در بازی Go، AlphaGo (که بر اساس یادگیری تقویتی عمیق عمل می‌کرد) حرکاتی را کشف کرد که توسط بازیکنان حرفه‌ای حتی متصور هم نشده بود.

معایب و محدودیت‌ های یادگیری تقویتی چیست؟

با وجود مزایای بسیار یادگیری تقویتی، برخی محدودیت‌ها و چالش‌هایی نیز وجود دارد که ممکن است مانع از استفاده از آن در برخی موارد شود. در زیر به برخی از این محدودیت‌ها اشاره می‌کنیم:

1. محیط‌های پاداش نادر: در برخی محیط‌ها، پاداش‌ها به ندرت رخ می‌دهند. در چنین مواردی، عامل ممکن است مشکل داشته باشد تا بفهمد که کدام کنش‌ها منجر به پاداش می‌شوند. این مشکل به “مشکل تاخیر پاداش” معروف است.
2. محیط‌های با وضعیت‌های بی‌نهایت: برخی محیط‌ها دارای تعداد بی‌نهایت از وضعیت‌ها یا کنش‌ها هستند. در چنین مواردی، ممکن است نیاز باشد که از تکنیک‌های تقریبی استفاده کنیم، اما این ممکن است باعث کاهش دقت یادگیری شود.
3. نیاز به تعداد زیادی تعامل: یادگیری تقویتی معمولاً نیاز به تعداد بسیار زیادی از تعامل‌ها با محیط دارد تا بتواند عملکرد خوبی را کسب کند. این ممکن است منجر به زمان یادگیری بسیار طولانی شود، به خصوص در محیط‌های پیچیده.
4. مشکل اکتشاف و استفاده (Exploration vs Exploitation): یکی دیگر از چالش‌های بزرگ در یادگیری تقویتی تعادل بین اکتشاف (بررسی کنش‌های جدید به منظور یادگیری) و استفاده (انتخاب کنش‌هایی که در گذشته به پاداش منجر شده‌اند) است. اگر عامل بیش از حد به استفاده تمایل پیدا کند، ممکن است فرصت‌های بهتر را از دست بدهد. اما اگر بیش از حد به اکتشاف تمایل نشان دهد، ممکن است عملکرد کلی عامل کاهش یابد.
5. محیط‌های غیرقطعی: در برخی محیط‌ها، پاداش‌ها یا پاسخ‌های محیط به کنش‌های عامل قطعی نیستند. در چنین مواردی، یادگیری تقویتی ممکن است با مشکلاتی مواجه شود، چرا که نمی‌تواند به طور قطعی تصمیم بگیرد که کدام کنش‌ها بهتر هستند.

تشریح مراحل یک پروژه آموزشی با یادگیری تقویتی

1. ایده و هدف: هدف از این پروژه آموزش یک ربات است تا بازی پینگ پنگ را با بهترین عملکرد انجام دهد. این یعنی ربات باید یاد بگیرد چگونه توپ را بزند، کجا باید قرار بگیرد و چگونه برای دریافت توپ بعدی اقدام کند.
2. داده‌ها: در این مورد، ما داده‌های آماده از قبل را نداریم. در عوض، ربات می‌تواند از تعامل با محیط یاد بگیرد. به همین دلیل، داده‌های ما شامل وضعیت‌ها، کنش‌ها و پاداش‌ها خواهند بود که ربات در طی بازی به دست می‌آورد.
3. آماده‌سازی داده‌ها: داده‌ها در این محیط به صورت دینامیک و به مرور زمان ایجاد می‌شوند. ربات بازی می‌کند، وضعیت را مشاهده می‌کند، کنشی انجام می‌دهد و پاداش (یا مجازات) را دریافت می‌کند. مهم است که ما این داده‌ها را به شکل مناسب برای مدل ما آماده کنیم. برای مثال، ما می‌توانیم وضعیت‌ها را به صورت بردارهایی از ویژگی‌های عددی نمایش دهیم.
4. انتخاب الگوریتم: اینجا که ما با یک محیط بازی مواجه هستیم، از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-Learning یا Policy Gradients استفاده می‌کنیم. این الگوریتم‌ها قادرند به صورت مستقیم از تعامل با محیط یاد بگیرند.
5. آموزش مدل: طی چندین گام تکرار، ربات بازی می‌کند و می‌آموزد که کنش‌های مختلف در وضعیت‌های مختلف چه پاداش (یا مجازات)ی را به همراه دارند. در طول این فرآیند، ربات سعی می‌کند تعادل مناسبی بین اکتشاف کنش‌های جدید و استفاده از آنچه یاد گرفته استفاده کند.
6. تست و ارزیابی: پس از آموزش، می‌توانیم عملکرد ربات را با اجرای چندین بازی تست کنیم. می‌توانیم از معیارهایی مثل تعداد بازی‌های برنده، تعداد ضربه‌های موفق، یا حتی تعداد بازی‌هایی که تا نهایت ادامه پیدا کردند، برای ارزیابی عملکرد استفاده کنیم.

این مثال نشان می‌دهد که چگونه یادگیری تقویتی می‌تواند در یک محیط پویا و چالش‌برانگیز مانند بازی پینگ پنگ استفاده شود. با این حال، توجه داشته باشید که تنظیمات و رویکردهای محدود به این مثال نیستند و می‌توانند بر اساس محیط و هدف کلی تغییر کنند

جمع بندی

یادگیری تقویتی یک روش قدرتمند و انعطاف‌پذیر در حوزه یادگیری ماشین است که بر اساس تعامل با محیط و یادگیری از پاداش‌ها و مجازات‌ها عمل می‌کند. این روش به ما امکان می‌دهد تا مدل‌هایی را آموزش دهیم که بتوانند در محیط‌های پویا و ناشناخته عملکرد خوبی داشته باشند.

انواع یادگیری تقویتی شامل مدل-محور و مدل-آزاد هستند، که هر یک با توجه به دانش از محیط و نحوه تولید داده کار می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی متعددی وجود دارد، از جمله Q-Learning، Deep Q-Networks، Policy Gradients، و Actor-Critic methods که هر یک برای موقعیت‌های مختلف مناسب‌تر هستند.

یادگیری تقویتی مزایای بزرگی دارد، از جمله توانایی کار در محیط‌های نامعین و پویا، و یادگیری از طریق تجربه. با این حال، چالش‌هایی نیز وجود دارد، مانند نیاز به تعداد زیادی از تعامل‌ها، ریسک اکتشاف بیش از حد، و پیچیدگی در محاسبه یا تخمین پاداش‌ها.

مطالعه موردی درباره یادگیری یک ربات برای بازی پینگ پنگ نشان می‌دهد که چگونه یادگیری تقویتی می‌تواند در عمل کار کند، از ایده و هدف، به داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب الگوریتم، آموزش مدل، و در نهایت تست و ارزیابی. این مثال نمایانگر قدرت و امکانات یادگیری تقویتی در حل مسائل پیچیده است.

در کل، یادگیری تقویتی یک ابزار قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین است که باز کردن فرصت‌های جدید در حوزه‌های متعددی از علم و فناوری را ممکن ساخته است.