کتابخانه Gymnasium چیست؟

کتابخانه Gymnasium که قبلاً با نام OpenAI Gym شناخته می‌شد، یک ابزار محوری در دنیای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL) به شمار می‌رود. این کتابخانه مجموعه‌ای استاندارد از محیط‌ها(environments ) را ارائه می‌دهد که پژوهشگران و توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن‌ها برای آموزش و ارزیابی عامل‌های RL استفاده کنند. در ادامه به بررسی جامع این کتابخانه، ویژگی‌ها، اهمیت و کاربردهای آن می‌پردازیم.

🎯 Gymnasium: زیربنایی برای تحقیق و توسعه در یادگیری تقویتی

Gymnasium مجموعه‌ای از محیط‌ها است که برای توسعه و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی طراحی شده‌اند. این کتابخانه رابط کاربری (API) ساده و یکپارچه‌ای ارائه می‌دهد تا تمرکز پژوهشگران روی طراحی الگوریتم باشد، نه پیکربندی محیط.

🔍 ویژگی‌ها و اهمیت Gymnasium:

✅ رابط برنامه‌نویسی استاندارد (API):

هسته اصلی Gymnasium در سازگاری رابط برنامه‌نویسی آن است. تابع step(action) نقش کلیدی دارد: با اجرای یک عمل، مشاهدات بعدی، پاداش، وضعیت اتمام اپیزود و اطلاعات اضافی را بازمی‌گرداند. این یکپارچگی اجازه می‌دهد الگوریتم‌های عمومی RL طراحی شوند که به‌راحتی در محیط‌های مختلف قابل استفاده باشند.

🌍 تنوع در محیط‌ها:

Gymnasium مجموعه‌ای متنوع از محیط‌ها را برای وظایف مختلف RL فراهم می‌کند، از جمله:

• کنترل کلاسیک (Classic Control): محیط‌های پایه‌ای مانند CartPole-v1 و MountainCar-v0، مناسب برای مبتدیان.
• بازی‌های آتاری (Atari): محیط‌هایی مانند Breakout-v5 و Pong-v5 با ورودی‌های تصویری پیچیده.
• رباتیک: محیط‌هایی بر پایه MuJoCo مثل Humanoid-v4 برای شبیه‌سازی سیستم‌های رباتیک پیچیده.
• متن ساده (Toy Text): بازی‌های متنی ساده برای درک مفاهیم پایه.

این تنوع، امکان ارزیابی الگوریتم‌ها در شرایط مختلف و سنجش تعمیم‌پذیری و پایداری آن‌ها را فراهم می‌کند.

🧑‍🤝‍🧑 توسعه متن‌باز و جامعه‌محور:

ماهیت متن‌باز Gymnasium زمینه‌ای برای همکاری و نوآوری فراهم کرده است. جامعه‌ی آن به‌طور فعال محیط‌های جدید، رفع باگ و بهبودهایی را اضافه می‌کند و باعث می‌شود این کتابخانه همواره به‌روز و کاربردی باقی بماند.

🧠 فضاهای مشاهدات و اعمال:

در هر محیط، فضای مشاهدات (Observation Space) و فضای اعمال (Action Space) به وضوح تعریف می‌شود:

• مشاهدات: اطلاعاتی که عامل از محیط دریافت می‌کند (مانند داده‌های تصویری یا حسگرها).
• اعمال: مجموعه‌ای از اعمال ممکن که عامل می‌تواند انجام دهد (گسسته یا پیوسته).

⚙️ نصب Gymnasium:

برای نصب کتابخانه Gymnasium می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install gymnasium

برای محیط‌هایی با وابستگی‌های خاص مثل Atari یا MuJoCo:

pip install gymnasium[atari]
pip install gymnasium[mujoco]

🧪 مثال کد پایه:

import gymnasium as gym

# ساخت محیط CartPole-v1
env = gym.make("CartPole-v1")

# ریست کردن محیط و دریافت مشاهده اولیه
observation, info = env.reset()

# اجرای چند مرحله از محیط
for _ in range(100):
    env.render()  # نمایش محیط (اختیاری)
    action = env.action_space.sample()  # انتخاب یک عمل تصادفی
    observation, reward, done, truncated, info = env.step(action)
    done = done or truncated
    if done:
        observation, info = env.reset()

env.close()  # بستن محیط

🔍 توضیح کد بالا:

• فراخوانی Gymnasium: با import gymnasium as gym
• ایجاد محیط: با gym.make("CartPole-v1")
• ریست محیط: با env.reset()
• اجرای حلقه: اجرای ۱۰۰ مرحله از محیط.
• نمایش محیط: اختیاری با env.render()
• نمونه‌گیری عمل: با env.action_space.sample()
• اجرای مرحله: با env.step(action) و دریافت مشاهدات جدید، پاداش، وضعیت پایان اپیزود و اطلاعات.
• بررسی پایان اپیزود: و در صورت پایان، ریست محیط.
• بستن محیط: با env.close()

🔧 استفاده‌های پیشرفته از Gymnasium:

• محیط‌های سفارشی: می‌توانید محیط‌های دلخواه خود را بسازید و مسائل خاص RL را مدل‌سازی کنید.
• محیط‌های برداری (Vectorized): اجرای موازی چند نمونه از یک محیط برای افزایش سرعت آموزش.
• Wrapperها: برای تغییر رفتار محیط‌ها مثل نرمال‌سازی پاداش یا انباشته‌سازی مشاهدات.

🧠 اهمیت Gymnasium در یادگیری تقویتی:

• استانداردسازی ارزیابی: فراهم کردن معیار استاندارد برای مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف.
• توسعه الگوریتم: آسان‌سازی فرایند طراحی و تست الگوریتم‌ها با رابط کاربری یکنواخت.
• آموزش و یادگیری: ابزار محبوب در دوره‌های آموزشی یادگیری تقویتی.
• قابلیت بازتولید: نسخه‌بندی محیط‌ها و ساختار استاندارد باعث می‌شود پژوهش‌ها قابلیت تکرار داشته باشند.
• رشد جامعه: ماهیت باز آن به رشد پایدار و پیشرفت سریع کتابخانه کمک می‌کند.

🔮 مسیرهای آینده و توسعه:

• افزایش محیط‌ها: گسترش پیوسته مجموعه محیط‌ها توسط جامعه.
• بهینه‌سازی عملکرد: تلاش برای افزایش کارایی و سرعت محیط‌ها.
• ادغام با کتابخانه‌های دیگر: مثل PyTorch و TensorFlow.
• شبیه‌سازی واقعی‌تر: تمرکز بیشتر بر واقع‌گرایی در شبیه‌سازی‌ها.

✅ جمع‌بندی:

کتابخانه Gymnasium به یکی از ابزارهای حیاتی در جامعه یادگیری تقویتی تبدیل شده است. رابط استاندارد، مجموعه محیط‌های متنوع و متن‌باز بودن آن، نقش مهمی در پیشرفت پژوهش، توسعه و آموزش یادگیری تقویتی ایفا کرده‌اند.