یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) یک الگوی قدرتمند در یادگیری ماشین است که به عامل‌ها (agents) این امکان را می‌دهد تا رفتارهای بهینه را از طریق تعامل با محیط‌هایشان یاد بگیرند. برای درک کامل RL، شناخت عناصر کلیدی آن بسیار مهم است:
۱. عامل (Agent): موجودیت یادگیرنده
عامل، مرکز اصلی هر سیستم RL است. این همان موجودیت محاسباتی (computational entity) است که با محیط تعامل دارد، تصمیم‌گیری می‌کند و از نتایج تصمیمات خود می‌آموزد. می‌توان آن را «مغز» سیستم RL در نظر گرفت.
- تصمیم‌گیری: وظیفه اصلی عامل، انتخاب اعمال (actions) است که بر اساس سیاست رفتاری (policy) انجام می‌شود. این سیاست در طول زمان با یادگیری عامل تغییر می‌کند و بهبود می‌یابد.
- یادگیری: یادگیری از طریق آزمون و خطا انجام می‌شود. عامل وضعیت محیط را مشاهده می‌کند، عملی (action) را انجام می‌دهد و پاداش (یا جریمه) دریافت می‌کند.
- Internal Representation: عامل دانشی از محیط دارد که می‌تواند شامل سیاست، تابع ارزش (value function) یا مدل محیط باشد. این دانش بر اساس تجربیات عامل به‌روزرسانی می‌شود.
🔹 مثال‌ها:
- در خودرو خودران، عامل همان نرم‌افزاری است که ماشین را کنترل می‌کند.
- در رباتیک، عامل می‌تواند یک بازوی رباتیک باشد که یاد می‌گیرد اشیاء را بردارد.
- در معاملات مالی، عامل الگوریتمی است که تصمیم می‌گیرد چه زمانی خرید یا فروش انجام دهد.
۲. محیط (Environment): دنیای تعامل
محیط، سیستم خارجی است که عامل با آن تعامل دارد. محیط زمینه‌ساز اقدامات عامل و مشخص‌کننده پیامدهای آن‌هاست.
- انتقال وضعیت (State Transitions): محیط در پاسخ به اقدامات عامل، از یک وضعیت به وضعیت دیگر منتقل می‌شود. این انتقال می‌تواند قطعی یا تصادفی باشد.
- تولید پاداش (Reward Generation): محیط، پاداش‌هایی تولید می‌کند که نشان‌دهنده خوب یا بد بودن اقدام عامل هستند.
- پیچیدگی: محیط‌ها می‌توانند ساده (مثل یک محیط grid) یا بسیار پیچیده (مثل دنیای واقعی) باشند.
🔹 مثال‌ها:
- برای ربات یادگیرنده راه رفتن، محیط شامل نیروی جاذبه، اصطکاک و موانع فیزیکی است.
- در بازی شطرنج، محیط همان صفحه شطرنج و قوانین بازی است.
- در سیستم پیشنهاددهی (recommendation system)، محیط کاربر است و واکنش او به پیشنهادات عامل.
۳. وضعیت (State): وضعیت لحظه‌ای محیط
وضعیت، نمایانگر شرایط فعلی محیط است که اطلاعات لازم برای تصمیم‌گیری را در اختیار عامل می‌گذارد.
- مشاهده: عامل وضعیت محیط را مشاهده می‌کند. این مشاهده می‌تواند کامل یا ناقص باشد.
- محتوای اطلاعاتی: ممکن است شامل همه اطلاعات مهم یا تنها بخشی از آن باشد.
- ماهیت زمانی: وضعیت‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند.
🔹 مثال‌ها:
- در بازوی رباتیک، وضعیت ممکن است شامل موقعیت بازو و جسم هدف باشد.
- در بازی Go، وضعیت چینش سنگ‌ها روی صفحه است.
- در برنامه معاملات سهام، وضعیت شامل قیمت لحظه‌ای سهام مختلف است.
۴. عمل (Action): تصمیم عامل
عمل، تصمیمی است که عامل برای تغییر وضعیت محیط می‌گیرد. مجموعه همه اعمال ممکن، «فضای عمل» نام دارد.
- فضای عمل (Action Space): می‌تواند گسسته (مجموعه‌ای محدود از اعمال) یا پیوسته (مجموعه بی‌نهایت) باشد.
- تأثیر: اعمال، باعث تغییر وضعیت محیط و دریافت پاداش می‌شوند.
- اکتشاف در برابر بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation): عامل باید بین امتحان گزینه‌های جدید (اکتشاف) و استفاده از گزینه‌های موفق گذشته (بهره‌برداری) تعادل ایجاد کند.
🔹 مثال‌ها:
- در خودرو خودران: گاز دادن، ترمز گرفتن، پیچیدن، تعویض خط
- در بازی Pac-Man: حرکت به جهت‌های مختلف
- در سیستم کنترل تهویه: افزایش یا کاهش دما
۵. پاداش (Reward): سیگنال بازخورد
پاداش یک مقدار عددی است که نشان می‌دهد اقدام عامل چقدر خوب بوده است. هدف عامل، بیشینه‌سازی مجموع پاداش‌ها در طول زمان است.
- مقدار عددی: پاداش معمولاً یک عدد ساده است.
- فوری یا تأخیری: می‌تواند بلافاصله یا بعد از چند اقدام دریافت شود.
- تعریف هدف: پاداش‌ها هدف عامل را مشخص می‌کنند.
🔹 مثال‌ها:
- در شطرنج: +1 برای برد، -1 برای باخت، 0 برای مساوی
- در رباتیک: +1 برای گرفتن شی، -1 برای انداختن آن
- در سیستم پیشنهاددهی: پاداش می‌تواند امتیاز کاربر به آیتم باشد
۶. سیاست (Policy): استراتژی رفتاری عامل
سیاست، نگاشتی از وضعیت‌ها به اعمال است. این همان رفتاری است که عامل در هر وضعیت انجام می‌دهد.
- قطعی یا تصادفی: می‌تواند همواره یک عمل مشخص را انتخاب کند یا اعمال را به‌صورت احتمالی انتخاب کند.
- هدف یادگیری: یادگیری یک سیاست بهینه که پاداش کلی را بیشینه کند.
- نمایش سیاست: می‌تواند به صورت جدول، شبکه عصبی یا سایر روش‌ها پیاده‌سازی شود.
🔹 مثال‌ها:
- عامل شطرنج، بهترین حرکت را در هر وضعیت مشخص می‌کند.
- سیاست خودرو خودران بر اساس داده‌های حسگر تصمیم می‌گیرد.
- سیاست سیستم پیشنهاددهی تعیین می‌کند چه آیتمی به کاربر پیشنهاد شود.
۷. تابع ارزش (Value Function): تخمین پاداش‌های آینده
تابع ارزش، تخمینی از مجموع پاداش‌های آینده است که عامل از یک وضعیت یا جفت وضعیت-عمل می‌تواند انتظار داشته باشد.
- تابع ارزش وضعیت (V): پاداش مورد انتظار از یک وضعیت.
- تابع ارزش اقدام (Q): پاداش مورد انتظار از یک وضعیت و یک عمل خاص.
- نقش در تصمیم‌گیری: عامل با استفاده از تابع ارزش، تصمیم‌های بهتری می‌گیرد.
🔹 مثال‌ها:
- در شطرنج، احتمال برد از یک چیدمان خاص روی صفحه
- در رباتیک، ارزیابی کیفیت عملکرد در راه رفتن
- در معاملات، پیش‌بینی سود آینده از خرید فعلی
۸. مدل (اختیاری): پیش‌بینی رفتار محیط
مدل، نمایشی از دینامیک محیط است که به عامل اجازه می‌دهد پیامدهای اقدامات خود را پیش‌بینی کند.
- الگوریتم‌های مبتنی بر مدل یا بدون مدل: RL می‌تواند از مدل استفاده کند یا بدون آن کار کند.
- پیش‌بینی: مدل به عامل امکان برنامه‌ریزی و آینده‌نگری می‌دهد.
- کارایی: RL مبتنی بر مدل در بعضی موارد سریع‌تر و مؤثرتر است اما نیازمند یادگیری مدل محیط است.
🔹 مثال‌ها:
- ربات ناوبری از مدل برای پیش‌بینی موقعیت بعدی خود استفاده می‌کند.
- هوش مصنوعی بازی، حرکات بعدی حریف را پیش‌بینی می‌کند.
- شبیه‌سازی یک فرآیند شیمیایی می‌تواند به عنوان مدل برای بهینه‌سازی استفاده شود.
✅ نتیجه‌گیری:
با درک این اجزای کلیدی، پایه‌ای محکم برای ورود به دنیای جذاب یادگیری تقویتی خواهید داشت. این مفاهیم چارچوبی فراهم می‌کنند که به کمک آن‌ها می‌توانید مدل‌های هوشمندی بسازید که از تجربه یاد می‌گیرند، تصمیم می‌گیرند و در محیط‌های پیچیده عملکردی بهینه دارند.