یادگیری تقویتی و کاربردهای آن یعنی نسل آینده‌ی هوش مصنوعی!

جهانی را تصور کنید که در آن ماشین‌ها نه تنها کارها را انجام می‌دهند، بلکه یاد می‌گیرند چگونه بهتر، هوشمندانه‌تر و حتی خلاقانه‌تر عمل کنند. در قلب این دنیای نوین، یادگیری تقویتی و کاربردهای آن به عنوان یک فناوری پیشرو در حال ظهور است؛ روشی که هوش مصنوعی را قادر می‌سازد با آزمون و خطا، استراتژی‌های نوآورانه‌ای خلق کند و مسائل پیچیده را به شیوه‌ای حل‌نشده در گذشته بهینه‌سازی نماید. این فناوری، مفاهیمی را به چالش می‌کشد که پیش‌تر تصور می‌شد تنها در حیطه توانایی‌های انسان جای دارد.

از حرکات بی‌سابقه آلفاگو در بازی گو که نخبگان جهانی را مبهوت کرد، تا بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده گوگل، یادگیری تقویتی در حال بازتعریف مرزهای هوش مصنوعی است. اما این فناوری چگونه کار می‌کند؟ چرا این‌گونه تاثیرگذار است و چه کاربردهایی می‌تواند برای دنیای واقعی داشته باشد؟ در ادامه، به بررسی عمق توانایی‌ها، چالش‌ها و فرصت‌های بی‌پایان این رویکرد نوین پرداخته و نشان خواهیم داد که چرا یادگیری تقویتی، گامی فراتر از الگوریتم‌های پیش‌بینی‌گر سنتی است.

تمایز بنیادین میان هوش مصنوعی‌های خلاقانه، نظیر آن‌هایی که در بازی گو برتری می‌یابند، و هوش مصنوعی‌های پیش‌بینی‌گر که در اکثر صنایع به کار گرفته می‌شوند، در روش یادگیری آن‌ها نهفته است. هوش‌های مصنوعی موفق در بازی گو، با اتکا بر رویکردی موسوم به یادگیری تقویتی، قادر به خلق استراتژی‌هایی نوین و بی‌سابقه می‌باشند. این فناوری بالغ در حوزه یادگیری ماشین، در بهینه‌سازی وظایف متوالی که در آن یک عامل مجموعه‌ای از تصمیمات را اتخاذ می‌نماید، کارایی شایانی از خود نشان می‌دهد. در این روش، هر تصمیم بر اساس پیامدهای تصمیمات پیشین اتخاذ شده و مفهوم یک “پاسخ صحیح” به شکلی که در مسائل پیش‌بینی قابل تعریف است، وجود ندارد. علی‌رغم قدرت و پتانسیل بالای این فناوری، بسیاری از سازمان‌ها از چگونگی و زمان مناسب به‌کارگیری آن آگاهی کافی ندارند. مؤلفان بر این باورند که الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندهای پویا و پیچیده، که توصیف آن‌ها با قوانین و فرمول‌های صریح دشوار است، بسیار کارآمد می‌باشند.

حرکت سی و هفتم آلفاگو در دومین رقابت سال ۲۰۱۶، حتی قهرمان جهانی گو، لی سدول را به تأمل واداشت. این حرکت نوآورانه که برای بسیاری از کارشناسان غیرمنتظره بود، نشانگر توانایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی در فراتر رفتن از الگوبرداری صرف از داده‌های موجود و دستیابی به نوعی یادگیری استراتژیک و حتی خلاقانه می‌باشد. در واقع، به جای محدود کردن آلفاگو به تقلید از بازی‌های قهرمانان گذشته، توسعه‌دهندگان آن، این سیستم را با انجام میلیون‌ها بازی با خود آموزش دادند. در این فرآیند، آلفاگو فرصت یافت تا حرکات و تاکتیک‌های جدیدی را کشف کرده و کارآمدی آن‌ها را ارزیابی نماید. از طریق این آزمون و خطای مداوم، آلفاگو توانست به شیوه‌ای نوین و شگفت‌انگیز به بازی گو مسلط شود.

اگر این نوع هوش مصنوعی با قابلیت‌های خلاقانه، متفاوت از چت‌بات‌ها و مدل‌های پیش‌بینی‌گری به نظر می‌رسد که اغلب در کاربردهای تجاری یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند، دلیل آن تفاوت بنیادین در روش یادگیری آن‌هاست. در حالی که یادگیری ماشین سنتی بر اساس استخراج الگو از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی آینده عمل می‌کند، سیستم‌هایی مانند آلفاگو از رویکرد یادگیری تقویتی بهره می‌برند. یادگیری تقویتی، فناوری بالغی در حوزه یادگیری ماشین است که در بهینه‌سازی وظایفی که در آن‌ها یک عامل مجموعه‌ای از تصمیمات متوالی را اتخاذ می‌کند، بسیار کارآمد است. در این روش، عامل با انجام اقدامات مختلف و دریافت بازخورد در مورد نتایج آن‌ها، به تدریج به استراتژی‌های بهینه‌تری دست می‌یابد. به عبارت دیگر، عامل با تقویت رفتارهای موفق و کاهش رفتارهای ناموفق، راهکارهای نوینی را برای انجام وظایف کشف می‌کند.

علیرغم اثبات کارایی یادگیری تقویتی در حوزه‌های مختلف، کاربرد آن عمدتاً به محیط‌های دانشگاهی و حوزه‌های تخصصی مانند بازی‌های ویدئویی و رباتیک محدود شده است. اگرچه شرکت‌های بزرگی مانند نتفلیکس، اسپاتیفای و گوگل نیز به استفاده از این فناوری روی آورده‌اند، اما هنوز بسیاری از کسب‌وکارها از پتانسیل‌های آن غافل مانده‌اند. با این حال، فرصت‌های کاربرد یادگیری تقویتی بسیار گسترده است. به طور کلی، هرگاه با مجموعه‌ای از تصمیمات متوالی مواجه باشیم، می‌توان از کاربردهای یادگیری تقویتی برای یافتن بهترین راهکار استفاده کرد.

بسیاری از مسائل پیچیده دنیای واقعی، نیازمند اتخاذ تصمیماتی متوالی در طول زمان هستند که در آن‌ها هدف مشخصی برای به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن وجود دارد، اما راه حل بهینه به طور صریح مشخص نشده است. به عنوان مثال:

• مسیریابی ترافیک شبکه: چگونه می‌توان ترافیک داده را به طور بهینه بین سرورهای مختلف توزیع کرده یا تصمیم گرفت که کدام سرورها در یک مرکز داده خاموش شوند؟
• طراحی دارو: در شبیه‌سازی طراحی دارو، چگونه می‌توان ترتیب اضافه کردن معرف‌ها را به گونه‌ای تعیین کرد که منجر به تولید دارویی با خواص مطلوب شود؟
• معاملات مالی: در فرآیند فروش حجم زیادی از سهام، چگونه می‌توان سفارش‌های فروش را به شکلی مدیریت کرد که حداقل کاهش قیمت را به همراه داشته باشد؟

در محیط‌های کسب‌وکار، بسیاری از فرآیندها به دلیل پیچیدگی و پویایی ذاتی، برای خودکارسازی کامل به روش‌های سنتی برنامه‌نویسی پاسخ نمی‌گویند. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، با قابلیت آزمون و خطا و یادگیری از تجربه، راهکاری نوین برای بهینه‌سازی چنین فرآیندهایی ارائه می‌دهند. این الگوریتم‌ها قادرند حتی پیچیده‌ترین مسائل بهینه‌سازی را حل کرده و راهکارهایی نوآورانه برای خودکارسازی و شخصی‌سازی در محیط‌های پویا ارائه دهند.

یادگیری تقویتی چه کاری می‌تواند انجام دهد؟

بسیاری از سازمان‌ها، سیستم‌های یادگیری ماشین را به عنوان ابزارهایی برای پیش‌بینی آینده به کار می‌گیرند. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده، قادرند مواردی همچون جریان نقدینگی یا نرخ ترک مشتری را بر اساس داده‌هایی نظیر الگوهای تراکنش یا رفتار کاربران پیش‌بینی نمایند. در این روش، معمولاً یک پیش‌بینی اولیه صورت می‌گیرد، مثلاً پیش‌بینی افزایش چهار واحدی قیمت یک سهم در شش ساعت آینده. پس از وقوع رویداد واقعی (مثلاً افزایش سه واحدی قیمت سهم)، سیستم با مقایسه پیش‌بینی خود با واقعیت، به اصلاح و بهبود مدل خود می‌پردازد. به عبارت دیگر، سیستم با ایجاد ارتباطی دقیق‌تر بین داده‌های ورودی (مانند قیمت‌های تاریخی سهام) و خروجی‌های پیش‌بینی‌شده (مانند قیمت آینده سهم)، توانایی خود را در پیش‌بینی‌های آتی افزایش می‌دهد.

در مقابل، یادگیری تقویتی رویکردی متفاوت را اتخاذ می‌کند. در این روش، سیستم به جای پیش‌بینی، اقداماتی را انجام می‌دهد که به حداکثر کردن یا به حداقل رساندن یک هدف مشخص کمک می‌کند. به عبارت دیگر، سیستم با آزمون و خطا و دریافت بازخورد در مورد نتایج اقدامات خود، به تدریج به استراتژی‌های بهینه‌تری دست می‌یابد. از آنجایی که در یادگیری تقویتی مفهوم یک پاسخ صحیح از پیش تعیین شده وجود ندارد، سیستم‌ها به داده‌های تاریخی حجیم نیازی ندارند و می‌توانند در حین انجام وظیفه، داده‌های خود را تولید کنند. به همین دلیل، یادگیری تقویتی در مسائلی که نیازمند تصمیم‌گیری‌های متوالی و سریع هستند، بسیار موثر است، مانند بهینه‌سازی معاملات بازار سهام. با این حال، برای مسائلی که نیازمند داده‌های تاریخی فراوان و بازخوردهای کند هستند، مانند بهینه‌سازی ارزش طول عمر مشتری، این روش ممکن است مناسب نباشد.

بنابراین، از این فناوری می‌توان برای خودکارسازی فرآیندهایی همچون چیدمان کالا در یک کانتینر توسط بازوی رباتیک یا بهینه‌سازی فرآیندهایی نظیر تعیین زمان و روش تماس با مشتریان بدهکار به منظور بازیابی بیشترین میزان مطالبات با کمترین هزینه استفاده نمود. در هر دو حالت، طراحی دقیق ورودی‌ها، اقدامات و پاداش‌های سیستم از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا سیستم صرفاً همان چیزی را که برای آن برنامه‌ریزی شده است بهینه می‌سازد و قادر به تعمیم فراتر از آن نیست.

به‌کارگیری یادگیری تقویتی در سیستم‌های خنک‌کننده مراکز داده گوگل، مثالی روشن از کاربرد عملی این فناوری است. همان‌گونه که می‌دانیم، سرورها در مراکز داده گرما تولید می‌کنند و افزایش بیش از حد دما می‌تواند به عملکرد تجهیزات آسیب برساند. در این کاربرد، داده‌های ورودی شامل اندازه‌گیری‌های محیطی مانند فشار هوا و دما بوده و اقدامات سیستم شامل کنترل سرعت فن‌ها و میزان آب مصرفی در واحدهای تهویه هوا است. سیستم یادگیری تقویتی با رعایت قوانین ایمنی، به تنظیم جریان هوا در مرکز داده می‌پردازد تا دمای محیط در سطح مطلوب حفظ شده و در عین حال مصرف انرژی به حداقل برسد. پیچیدگی‌های فیزیکی محیط مراکز داده، مانند تغییرات آب و هوایی و معماری منحصر به فرد هر مرکز، نیازمند روشی انعطاف‌پذیر برای کنترل دما است که الگوریتم‌های یادگیری تقویتی به خوبی از عهده آن بر می‌آیند. این الگوریتم‌ها قادرند ظرافت‌های موجود در این محیط‌های پیچیده را درک کرده و تصمیمات بهینه‌ای اتخاذ نمایند.

کاربردهای عملی یادگیری تقویتی

چگونگی بهره‌گیری شرکت‌های پیشرو از یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده

شرکت	کاربرد	صنعت	ورودی‌ها	اقدامات	هدف
بانک سلطنتی کانادا	پلتفرم اجرای معاملات برای استراتژی‌های متعدد	خدمات مالی	بیش از ۲۰۰ ورودی مرتبط با داده‌های بازار	فروش، خرید و نگهداری سهام	معامله تا حد امکان نزدیک به VWAP (میانگین وزنی قیمت حجمی)، یک معیار رایج قیمت
نتفلیکس	زمان‌بندی تست برای دستگاه‌های شریک تجاری	فناوری	اطلاعات مربوط به عملکرد تست‌های تاریخی و دستگاه‌ها	انجام کدام تست در مرحله بعد	به حداقل رساندن خرابی دستگاه
اسپاتیفای	موتور پیشنهاد دهنده	سرگرمی	آهنگ‌های قبلی که پسندیده/نپسندیده/پخش نشده‌اند توسط کاربر	قرار دادن کدام آهنگ‌ها در لیست پخش کاربر	به حداکثر رساندن زمان گوش دادن کاربر
جی‌پی‌مورگان چیس	محاسبات ریسک و قیمت‌گذاری مشتقات مالی	خدمات مالی	داده‌های تاریخی بازار	قیمت‌گذاری و فروش یک محصول مالی	به حداکثر رساندن جریان‌های نقدی آتی یک پورتفوی سرمایه‌گذاری
گوگل	خنک‌سازی مراکز داده	فناوری	دما/فشار هوا	روشن کردن فن؛ افزودن آب به واحد هواسازی	کنترل دما و کاهش مصرف انرژی
دیدی (DiDi)	اعزام سفارش	خدمات حمل‌ونقل	تعداد خودروهای بیکار، تعداد سفارش‌ها، موقعیت، مقصد	تطبیق راننده با مسافر	به حداقل رساندن زمان سوار شدن و به حداکثر رساندن درآمد

در پروژه مشترکی با بخش بازارهای سرمایه بانک سلطنتی کانادا، سیستمی به نام آیدن بر پایه یادگیری تقویتی توسعه یافت که وظیفه اجرای سفارشات خرید یا فروش سهام مشتریان را در بازه زمانی مشخص بر عهده دارد. هدف اصلی آیدن، یافتن قیمتی است که کمترین زیان ممکن را نسبت به یک شاخص مشخص ایجاد کند. با توجه به تأثیر مستقیم حجم معاملات بر نوسانات بازار، این مسئله به یک چالش تصمیم‌گیری متوالی تبدیل می‌شود که در آن، تعیین ترتیب انجام اقدامات در طول روز برای به حداقل رساندن تأثیر قیمت بر روی کل معامله از اهمیت بالایی برخوردار است.

پویایی بالای بازار سهام و ناکارآمدی الگوریتم‌های سنتی در مواجهه با شرایط متغیر بازار، ما را به سمت بهره‌گیری از یادگیری تقویتی سوق داد. این فناوری تعادلی مناسب بین سادگی و پیچیدگی را فراهم می‌آورد. با تعریف دقیق اقدامات قابل انجام توسط آیدن و مشخص کردن پاداشی که قرار است بهینه شود (یعنی حداقل کردن تفاوت بین قیمت‌های حاصل از معاملات و شاخص میانگین وزنی حجمی بازار)، توانستیم محیطی ساختاریافته برای یادگیری سیستم فراهم آوریم. سرعت بالای تغییرات در بازار سهام و حجم بالای داده‌های تولید شده، فرصت‌های یادگیری متعددی را برای الگوریتم فراهم کرد.

قبل از راه‌اندازی آیدن در بازار واقعی، این سیستم از طریق شبیه‌سازی‌های متعدد آموزش دید. نتایج نشان داد که آیدن توانایی بالایی در مواجهه با شرایط ناپایدار بازار، مانند دوران همه‌گیری کووید-۱۹، دارد. این سیستم با تطبیق خود با تغییرات محیطی و حفظ تمرکز بر هدف اصلی، عملکرد قابل قبولی از خود نشان داد.

شناسایی فرصت‌های کاربرد یادگیری تقویتی

چگونه می‌توانیم تشخیص دهیم که یک مسئله خاص، پتانسیل بهره‌مندی از یادگیری تقویتی را دارد؟ برای پاسخ به این پرسش، ابتدا باید به بررسی موارد زیر پرداخت:

فهرست‌بندی فرآیندها

یک لیست تهیه کنید.

ابتدا فهرستی از فرآیندهای تجاری که شامل مجموعه‌ای از مراحل متوالی هستند، تهیه کنید. برای هر فرآیند، به وضوح مشخص کنید که هدف اصلی، به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن کدام متغیر است. در این مرحله، بر فرآیندهایی تمرکز کنید که شامل تعداد زیادی تصمیم متوالی بوده و امکان دریافت بازخورد سریع در مورد نتایج هر تصمیم وجود دارد. از سوی دیگر، از انتخاب فرآیندهایی که شامل تصمیم‌گیری‌های نادر و پیچیده هستند و جمع‌آوری داده‌های بازخورد در آن‌ها دشوار است، خودداری کنید. ممکن است برای تعیین دقیق هدف، نیاز به چندین بار بازبینی فهرست باشد.

بررسی گزینه‌های جایگزین

گزینه‌های دیگر را در نظر بگیرید.

پیش از آنکه به سراغ کاربردهای یادگیری تقویتی بروید، بهتر است گزینه‌های دیگر مانند سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین یا بهینه‌سازی را نیز مدنظر قرار دهید. یادگیری تقویتی زمانی مفید است که داده‌های تاریخی کافی برای آموزش مدل در دسترس نباشد. در چنین مواردی، کاربردهای یادگیری تقویتی به شما این امکان را می‌دهد تا ضمن تعامل با محیط، داده‌های جدیدی تولید کرده و مدل خود را بهبود ببخشید.

توجه به جزئیات در طراحی سیستم

مراقب آنچه آرزو می‌کنید باشید.

در صورتی که تصمیم به استفاده از یادگیری تقویتی گرفتید، همکاری نزدیک متخصصان حوزه کسب‌وکار با تیم‌های فنی برای طراحی دقیق ورودی‌ها، اقدامات و پاداش‌ها ضروری است. ورودی‌های سیستم باید شامل حداقل اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری صحیح باشد. در تعیین دامنه اقدامات نیز باید به تدریج از سادگی به پیچیدگی حرکت کرد. مهم‌ترین بخش طراحی سیستم، تعریف دقیق پاداش‌ها است. باید به این نکته توجه داشت که انتخاب یک متغیر به عنوان پاداش ممکن است منجر به نتایج ناخواسته در بلندمدت شود. بنابراین، باید به دقت به پیامدهای هر تصمیم و تأثیر آن بر اهداف کلی سیستم توجه کرد.

ارزیابی هزینه-فایده پیاده‌سازی

بپرسید که آیا ارزشش را دارد یا خیر.

آیا مزایای بالقوه حاصل از پیاده‌سازی کاربردهای یادگیری تقویتی، هزینه‌های توسعه و نگهداری آن را توجیه می‌کند؟ بسیاری از سازمان‌ها برای بهره‌برداری کامل از این فناوری، نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در حوزه دیجیتال خواهند بود تا زیرساخت‌های داده‌ای و پردازشی لازم را فراهم آورند. پیش از هرگونه اقدام، تیم‌های فنی باید منابع محاسباتی موجود را ارزیابی کرده و اطمینان حاصل کنند که قدرت پردازشی کافی برای اجرای شبیه‌سازی‌ها و آزمایش‌های متعدد وجود دارد. ایجاد یک محیط شبیه‌سازی پیش از راه‌اندازی سیستم در محیط واقعی، به بهبود عملکرد و کاهش ریسک‌ها کمک شایانی خواهد کرد. همچنین، در صورتی که قصد دارید از یادگیری تقویتی برای تعامل با مشتریان استفاده کنید، نیاز به سیستمی دارید که قابلیت انجام آزمایش‌های A/B را داشته باشد. این امر به الگوریتم اجازه می‌دهد تا گزینه‌های مختلف را بررسی کرده و بهترین تصمیم را اتخاذ کند. در نهایت، اگر زیرساخت فناوری اطلاعات سازمان شما امکان پیاده‌سازی ویژگی‌های جدید را به صورت آزمایشی و محدود فراهم نمی‌کند، لازم است قبل از شروع فرآیند یادگیری تقویتی، نسبت به ارتقاء آن اقدام کنید.

صبر و شکیبایی در فرآیند یادگیری

برای صبور بودن آماده باشید.

همانند سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی نیز به زمان نیاز دارند تا به عملکرد مطلوب دست یابند. در ابتدای کار، ممکن است شاهد بروز خطاها و نتایج غیرمنتظره باشید. با این حال، با گذشت زمان و تکرار آزمایش‌ها، سیستم به تدریج بهبود خواهد یافت و قادر خواهد بود راهکارهایی نوآورانه و فراتر از تصورات انسانی ارائه دهد. بنابراین، داشتن صبر و شکیبایی در این فرآیند از اهمیت بالایی برخوردار است.

سخن پایانی

اگرچه فناوری یادگیری تقویتی و کاربردهای آن به بلوغ نسبی رسیده است، اما کاربرد گسترده آن در محیط‌های تجاری به تازگی آغاز شده است. این فناوری به ویژه در فرآیندهای تجاری که حجم داده‌های تولید شده در آن‌ها بالاست و تغییرات محیطی به صورت پیوسته و غیرقابل پیش‌بینی رخ می‌دهد، کارایی بالایی از خود نشان می‌دهد. در چنین مواردی که مدل‌سازی دقیق فرآیندها با استفاده از فرمول‌ها و قوانین سنتی دشوار است، کاربردهای یادگیری تقویتی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندها مطرح می‌شود. شناسایی دقیق فرصت‌های کاربرد این فناوری و همکاری با تیم‌های فنی متخصص، می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا از رقبای خود پیشی بگیرند.

کاربردهای یادگیری تقویتی، همچون پلی استوار میان هوش مصنوعی و خلاقیت انسانی، دریچه‌ای به آینده‌ای مملو از امکانات بی‌پایان گشوده است. این فناوری، با توانایی بی‌مانند خود در حل مسائل پیچیده و ارائه راهکارهایی نوآورانه، نشان داده است که می‌تواند مرزهای پیشین یادگیری ماشین را پشت سر بگذارد و به ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی و خودکارسازی در دنیای واقعی تبدیل شود. آنچه در این مسیر برجسته است، ظرفیت بالای کاربردهای یادگیری تقویتی در انطباق با محیط‌های پویا و کشف راه‌حل‌هایی فراتر از الگوبرداری صرف است؛ ویژگی‌هایی که آن را به یکی از هیجان‌انگیزترین تحولات در عرصه هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

در نهایت، اگرچه چالش‌هایی در مسیر پیاده‌سازی و بهره‌برداری از کاربردهای یادگیری تقویتی وجود دارد، اما فرصت‌هایی که این فناوری برای کسب‌وکارها، صنایع و حتی زندگی روزمره ایجاد می‌کند، به وضوح ارزش تلاش و سرمایه‌گذاری را دارد. اکنون زمان آن است که با پذیرش این فناوری و بهره‌گیری از توانایی‌های آن، نه تنها به بهینه‌سازی فرآیندها بپردازیم، بلکه گامی بلندتر به سوی آینده‌ای هوشمندتر برداریم؛ آینده‌ای که در آن ماشین‌ها به یاری انسان، راهکارهایی فراتر از مرزهای تخیل ارائه می‌دهند.

سوالات متداول