نوع التعلّم الآلي الذي يعتمد على التجربة والخطأ لاتخاذ قرارات وتحسين الخوارزمية هو التعلم المعزز (Reinforcement Learning). النظام يتعلم من المكافآت والعقوبات لتحسين أدائه مع الوقت.
في عالم الذكاء الاصطناعي، تتعدد أنواع التعلّم الآلي، لكن التعلّم المعزز (Reinforcement Learning) يُعد من أبرزها وأكثرها تطورًا. فهو النوع الذي يُشبه طريقة تعلم الإنسان من المحاولة والخطأ، ويُستخدم بشكل واسع في تطبيقات الألعاب، والروبوتات، والقيادة الذاتية.
الاجابة : التعلم المعزز.
ما هو التعلّم المعزز؟
التعلّم المعزز هو نوع من التعلّم الآلي يعتمد على فكرة بسيطة لكنها فعالة:
يتخذ النظام قرارًا، ثم يتلقى مكافأة إن كان القرار صحيحًا، أو عقوبة إن كان خاطئًا. ومن خلال هذه التجارب المتكررة، يتعلّم النظام تحسين قراراته تدريجيًا.
كيف يعمل؟
1. البيئة: المكان الذي يعمل فيه النظام (مثلاً لعبة أو موقف معين).
2. الوكيل (Agent): النظام الذي يتخذ القرارات.
3. الإجراء (Action): القرار الذي يتخذه النظام.
4. المكافأة (Reward): نتيجة الإجراء، وتُستخدم كوسيلة توجيه.
كل مرة يُجرّب فيها النظام إجراءً، يتلقى ملاحظات من البيئة، مما يساعده على تحسين سلوكه لاحقًا.
أمثلة على التعلّم المعزز:
- روبوت يتعلم التنقل في غرفة دون الاصطدام بالعوائق.
- برنامج يتقن لعبة شطرنج أو “جو” بعد آلاف المحاولات.
- أنظمة التوصية التي تعدّل اقتراحاتها بناءً على تفاعل المستخدمين.
التعلّم المعزز ليس مجرد خوارزمية، بل هو آلية تحاكي الذكاء الفطري للتعلّم من الأخطاء. ومن خلال التجربة والمكافآت، يصبح النظام أكثر دقة وذكاء في اتخاذ قراراته. هذه التقنية تمثل خطوة كبيرة نحو ذكاء اصطناعي قادر على التكيّف مع الواقع وتحسين نفسه باستمرار.
