8 أنواع من البيئات في الذكاء الاصطناعي

مثلما لا يمكنك تعليم طفل ركوب دراجة على طريق سريع مزدحم، يحتاج عملاء الذكاء الاصطناعي إلى بيئات خاضعة للتحكم للتعلم والتحسين. تشكل البيئة كيفية إدراك الوكيل للعالم، والتعلم من الخبرة، واتخاذ القرارات، سواء كان ذلك سيارة ذاتية القيادة أو روبوت الدردشة. يعد فهم هذه البيئات أمرًا ضروريًا لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل موثوق. في هذه المقالة، نستكشف الأنواع المختلفة من البيئات في الذكاء الاصطناعي وسبب أهميتها.

ما هي البيئة في الذكاء الاصطناعي

في الذكاء الاصطناعي، البيئة هي مرحلة يؤدي فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي دورهم. فكر في الأمر باعتباره النظام البيئي الكامل الذي يحيط بنظام ذكي يمكن للوكيل أن يستشعر منه ويتفاعل ويتعلم منه. البيئة هي مجموعة من العوامل والظروف الخارجية التي يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التنقل فيها لتحقيق هدفه.

يتفاعل العامل مع هذه البيئة من خلال آليتين مهمتين: أجهزة الاستشعار والمحركات. أجهزة الاستشعار هي عيون وآذان العميل، فهي تجمع معلومات حول الوضع الحالي للبيئة وتوفر مدخلات لنظام اتخاذ القرار الخاص بالوكيل. ومن ناحية أخرى، فإن المحركات هي أيدي الوكيل وصوته، فهي تنفذ قرار الوكيل وتنتج مخرجات تؤثر بشكل مباشر على البيئة.

كل هذا يعمل في أزواج: كلي مقابل جزئي، فوضوي مقابل مستقر، حتمي مقابل عشوائي وما إلى ذلك. بمعنى أنه لكل بيئة متاحة هناك عكس لها، قيد الاستخدام أيضًا. ولذلك، سيتم تحديد الأنواع بطريقة مقارنة.

أنواع البيئات في الذكاء الاصطناعي

1. البيئات التي يمكن ملاحظتها بالكامل مقابل البيئات التي يمكن ملاحظتها جزئيًا

بيئات يمكن ملاحظتها بالكامل هي تلك التي يتمتع فيها وكيل الذكاء الاصطناعي برؤية كاملة للحالة الحالية للبيئة. كل جزء من المعلومات اللازمة لاتخاذ قرار مستنير متاح بسهولة للوكيل من خلال أجهزة الاستشعار الخاصة به. لا توجد مفاجآت مخفية أو قطع مفقودة من اللغز.

بيئة يمكن ملاحظتها جزئيا هو العكس. لدى الوكيل معلومات غير كاملة فقط حول الحالة الحالية للبيئة. يتم إخفاء التفاصيل الحاسمة، مما يجعل عملية اتخاذ القرار أكثر صعوبة لأن الوكيل يجب أن يعمل في ظل عدم اليقين والمعرفة غير الكاملة.

2. البيئات الحتمية مقابل البيئات العشوائية

البيئات الحتمية يمكن التنبؤ بها تماما. عندما يتخذ وكيل إجراءً ما، تكون النتيجة دائمًا هي نفسها ويمكن التنبؤ بها بيقين بنسبة 100٪. لا توجد عشوائية أو تباين، فالسبب والنتيجة مترابطان تمامًا.

البيئة العشوائية إدخال العشوائية وعدم اليقين. نفس الإجراء المتخذ في ظروف مماثلة قد يؤدي إلى نتائج مختلفة بسبب عوامل عشوائية. وهذا يتطلب من الوكلاء التفكير بشكل احتمالي والتكيف مع النتائج غير المتوقعة.

3. البيئات التنافسية مقابل البيئات التعاونية

بيئات تنافسية وكلاء المميزين يعملون ضد بعضهم البعض، وغالبًا ما يتعارضون مع الأهداف. عندما يفوز أحد العملاء، يخسر الآخرون، إنها ديناميكية محصلتها صفر حيث يكون النجاح نسبيًا.

بيئة تعاونية وكلاء الميزة يعملون لتحقيق الأهداف المشتركة. ويقاس النجاح بالإنجازات الجماعية وليس بالانتصارات الفردية، وبفوائد الوكيل من هذا التعاون.

4. بيئة الوكيل الواحد مقابل بيئة الوكيل المتعدد

بيئة الوكيل الواحد يتضمن وكيلًا واحدًا فقط للذكاء الاصطناعي يتخذ القرارات ويتخذ الإجراءات. ويأتي التعقيد من البيئة نفسها، وليس من التفاعلات مع العوامل الأخرى.

بيئات متعددة الوكيل تنطوي على العديد من عوامل الذكاء الاصطناعي أو مزيج من الذكاء الاصطناعي والوكلاء البشريين الذين يعملون في وقت واحد، كل منهم يتخذ القرارات ويؤثر على النظام العام. وهذا يزيد من التعقيد لأنه يجب على الوكلاء ألا يأخذوا في الاعتبار البيئة فحسب، بل يجب أيضًا أن يأخذوا في الاعتبار سلوك واستراتيجيات الوكلاء الآخرين.

5. البيئات الثابتة مقابل البيئات الديناميكية

البيئات الثابتة تبقى دون تغيير ما لم يتصرف الوكيل. بمجرد اكتمال الإجراء، تنتظر البيئة الإجراء التالي، ولا تتطور بشكل مستقل.

البيئات الديناميكية تتغير باستمرار، بغض النظر عن تصرفات الوكيل. تستمر البيئة في التطور، وغالبًا ما تجبر الوكيل على التكيف مع منتصف العمل أو الخطة المتوسطة.

6. البيئات المنفصلة مقابل البيئات المستمرة

بيئات منفصلة لها حالات وأفعال محدودة ومحددة جيدًا. توجد الأشياء في فئات متميزة ومنفصلة دون وجود قيم بينهما.

البيئات المستمرة لها حالات وأفعال لا حصر لها أو شبه لا نهائية. تتدفق القيم بسلاسة على طول الطيف بدلاً من القفز بين نقاط مميزة.

7. البيئات العرضية مقابل البيئات المتسلسلة

البيئات العرضية تقسيم تفاعل الوكيل إلى حلقات مستقلة أو حالات معزولة. لا تؤثر كل حلقة بشكل كبير على الحلقات المستقبلية، حيث يتم إعادة ضبطها بشكل فعال أو تكون مستقلة.

البيئات المتسلسلة لديك أحداث يؤثر فيها القرار الحالي بشكل مباشر على المواقف المستقبلية. يجب على الوكيل أن يفكر على المدى الطويل، وأن يفهم أن خيارات اليوم تخلق تحديات وفرص الغد.

8. البيئات المعروفة مقابل البيئات غير المعروفة

البيئات المعروفة هي تلك التي يكون لدى الوكيل فيها نموذج كامل أو فهم لكيفية عمل البيئات، والقواعد معروفة وثابتة.

بيئات غير معروفة هي تلك التي يجب على الوكيل أن يتعلم فيها كيفية عمل البيئات من خلال الاستكشاف والخبرة، واكتشاف القواعد والأنماط والعلاقة بين السبب والنتيجة بشكل ديناميكي.

لماذا تعتبر أنواع البيئة مهمة لتطوير الذكاء الاصطناعي

يؤثر فهم أنواع البيئة بشكل مباشر على كيفية إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتدريبها.

1. اختيار الخوارزمية: البيئات الحتمية تسمح بخوارزميات دقيقة؛ تلك العشوائية تحتاج إلى نهج احتمالي.
2. استراتيجية التدريب: تسمح البيئات العرضية بعينات تدريب مستقلة؛ تحتاج تلك المتسلسلة إلى أساليب تحافظ على التاريخ وتتعلم النمط مع مرور الوقت.
3. قابلية التوسع: تعد البيئات المنفصلة ذات الوكيل الواحد أسهل في التوسع من البيئات المستمرة متعددة الوكيل.
4. اختبار العالم الحقيقي: تعد البيئات المحاكاة التي تلتقط خصائص البيئة المستهدفة بدقة أمرًا بالغ الأهمية للاختبار الآمن قبل النشر في العالم الحقيقي

اقرأ أيضًا: ما هو نموذج الانهيار؟ الأمثلة والأسباب والإصلاحات

خاتمة

بيئات الذكاء الاصطناعي ليست مشهدًا خلفيًا، بل هي أساس السلوك الذكي. يزدهر الشطرنج في عوالم حتمية يمكن ملاحظتها بالكامل، بينما تخوض السيارات ذاتية القيادة فوضى عشوائية يمكن ملاحظتها جزئيًا. هذه الأبعاد الثمانية، وهي: إمكانية الملاحظة، والحتمية، والمنافسة، والوكالة، والديناميكيات، والاستمرارية، والحلقات، والمعرفة، تملي اختيار الخوارزمية، واستراتيجية التدريب، ونجاح النشر. وبينما يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل وسائل النقل والرعاية الصحية والتمويل، فإن الوكلاء المتوافقين تمامًا مع بيئاتهم سوف يهيمنون، ويظل الذكاء دون المرحلة المناسبة مجرد احتمال.

الأسئلة المتداولة