هوش مصنوعی

معرفی انواع محیط در هوش مصنوعی و نحوه کارکرد آن‌ها

در زمینه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و فناوری کامپیوترهای هوشمند، محیط شامل عناصر خارجی است که یک عامل هنگام تلاش برای دستیابی به یک هدف خاص با آن‌ها درگیر می‌شود.  انواع محیط در هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس معیارهای خاص به دسته‌های مختلفی دسته‌بندی کرد که در این مطلب از مکتوب قرار است انواع محیط‌های عامل در هوش مصنوعی را از لحاظ این معیارهای خاص به صورت کامل مورد بررسی قرار دهیم.

محیط در هوش مصنوعی چیست؟

محیط در زمینه هوش مصنوعی به زبان ساده به شرایط یا نوعی وضعیت خارجی مربوط می‌شود که در آن عاملی برای انجام کاری خاص عمل می‌کند. محیط در اصل به عنوان تنظیماتی عمل خواهد کرد که در آن عوامل هوش مصنوعی کار کرده و بازخورد دریافت می‌کنند.

محیط در هوش مصنوعی چیست

محیط می‌تواند فیزیکی یا مجازی باشد که برای شبیه‌سازی رویدادهای دنیای واقعی یا نمایش مفاهیم انتزاعی ایجاد شده باشد. عاملهای هوشمند با محیط تعامل می‌کنند و بر اساس اقدامات خود بازخورد دریافت خواهند کرد و محیط پاداش یا پیامدهای دستیابی به اهداف خود را تعیین می‌کند.

انواع محیط در هوش مصنوعی

در زمینه هوش مصنوعی (AI)، انواع محیط‌های عامل را می‌توان بر اساس معیارهای مختلف به انواع مختلفی دسته‌بندی کرد. در اینجا چند نوع محیط متداول در هوش مصنوعی آورده شده است:

  • محیط قطعی
  • محیط تصادفی
  • محیط کاملاً قابل‌مشاهده
  • محیط جزئی قابل‌مشاهده
  • محیط پیوسته
  • محیط گسسته
  • محیط اپیزودیک
  • محیط متوالی یا سکوینشنال

انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی

این‌ها تنها چند نمونه از انواع محیط در هوش مصنوعی هستند. درک و طبقه‌بندی محیط‌ها به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا سیستم‌ها و الگوریتم‌ های هوش مصنوعی را برای وظایف و سناریوهای خاص طراحی کنند.

محیط کاملاً قابل‌مشاهده در مقابل محیط نیمه قابل‌مشاهده

در قلمرو محیط‌ های هوش مصنوعی، بسته به سطح اطلاعاتی که عامل در مورد وضعیت فعلی محیط در دسترس است، می‌توان آن‌ها را به‌صورت کاملاً قابل‌مشاهده (Fully observable) یا جزئی قابل‌مشاهده (partially observable) طبقه‌بندی کرد.

یک محیط کاملاً قابل‌مشاهده به سناریویی اطلاق می‌شود که در آن عامل دسترسی کامل و نامحدود به اطلاعات مربوط به وضعیت محیط دارد. عامل می‌تواند به طور مستقیم تمام ویژگی‌های مرتبط لازم برای تصمیم‌گیری را درک کند. به عنوان مثال، در بازی‌های روی تخته مانند شطرنج یا چکرز، تمام مهره‌ها و موقعیت‌های آن‌ها برای عامل قابل‌مشاهده است و محیط را کاملاً قابل‌مشاهده می‌کند.

از سوی دیگر، یک محیط تا حدی قابل‌مشاهده مستلزم دسترسی محدود اطلاعات به عامل در مورد وضعیت محیط است. مشاهدات عامل امکان دارد تنها نگاهی اجمالی به محیط داشته باشد، با برخی از جنبه‌های پنهان یا نامشخص. یک مثال بارز از یک محیط تا حدی قابل‌مشاهده، رانندگی خودرو در ترافیک است، که در آن دید عامل محدود خواهد بود و باید به نشانه‌های مختلف برای استنتاج موقعیت‌ها و حرکات وسایل نقلیه دیگر تکیه کند.

به طور خلاصه، تمایز بین محیط‌های کاملاً قابل‌مشاهده و تا حدی قابل‌مشاهده در هوش مصنوعی در گستردگی اطلاعات قابل‌دسترسی برای عامل نهفته است، که اولی اطلاعات کاملی از وضعیت محیط اعطا می‌کند و دومی شامل مشاهدات جزئی یا نامشخص است.

پیشنهاد مطالعه: 10 تا از الگوریتم های ماشین لرنینگ در سال 2023

قطعی در مقابل تصادفی

انواع محیط در هوش مصنوعی، بسته به قابل پیش‌بینی بودن نتایج حاصل از اقدامات عامل، به دو دسته قطعی (Deterministic) یا تصادفی (Stochastic) طبقه‌بندی می‌شوند.

یک محیط قطعی با نتایجی مشخص خواهد شد که کاملاً قابل پیش‌بینی هستند و می‌توانند دقیقاً بر اساس وضعیت فعلی محیط و اقدامات انجام شده توسط عامل تعیین شوند. در چنین محیطی، یک تناظر یک‌به‌یک بین اقدامات عامل و نتایج حاصله وجود دارد. به عنوان مثال، در معادلات ساده ریاضی، نتیجه هر عملیات به‌خوبی تعریف شده و قطعی است.

قطعی در مقابل تصادفی

از سوی دیگر، محیط تصادفی عدم قطعیت و احتمال را به نتایج اقدامات عامل وارد می‌کند. وضعیت محیط فقط تا حدی نتایج را تعیین کرده و سطحی از تصادفی یا غیرقابل‌پیش‌بینی بودن در آن دخیل است. نمونه‌هایی از محیط‌های تصادفی شامل بازی‌های شانسی مانند پوکر یا رولت است که نتیجه هر عمل تحت تأثیر عوامل تصادفی مانند به هم زدن کارت یا چرخش چرخ خواهد بود.

به طور خلاصه، محیط‌های قطعی نتایج قابل پیش‌بینی را بر اساس وضعیت فعلی و اقدامات ارائه می‌دهند، در حالی که محیط‌های تصادفی، عدم قطعیت را به نتایج وارد می‌کنند و آن‌ها را کمتر قابل پیش‌بینی و تحت تأثیر عامل احتمالی قرار می‌دهند.

انواع محیط در هوش مصنوعی رقابتی در مقابل مشارکتی

در حوزه محیط‌های هوش مصنوعی، بر اساس ماهیت تعامل بین عوامل درون محیطی، می‌توان طبقه‌بندی دیگری را بین محیط‌های رقابتی (Competitive) و مشارکتی (Collaborative) انجام داد.

محیط عامل در هوش مصنوعی

محیط رقابتی شامل چندین عامل است که در رقابت مستقیم با یکدیگر هستند و برای دستیابی به اهداف متضاد تلاش می‌کنند. موفقیت یک نماینده اغلب به قیمت هزینه‌های دیگران است که منجر به پویایی رقابتی می‌شود. نمونه‌هایی از محیط‌های رقابتی شامل بازی‌های استراتژیک مانند شطرنج است که در آن هر بازیکن قصد دارد حریف خود را شکست دهد.

برعکس، یک محیط مشارکتی مستلزم همکاری چندین عامل با هم برای رسیدن به یک هدف مشترک یا مشترک است. موفقیت هر یک از نمایندگان با موفقیت کلی گروه ارتباط تنگاتنگی دارد و یک رویکرد همکاری و هماهنگ را تقویت می‌کند. نمونه‌هایی از محیط‌های مشارکتی را می‌توان در سناریوهایی مانند مأموریت‌های جستجو و نجات یافت، که در آن چندین عامل برای یافتن و کمک به یک فرد برای دستیابی به سودمندی مد نظر همکاری می‌کنند.

به طور خلاصه، محیط‌های رقابتی شامل عوامل در رقابت مستقیم هستند که برای اهداف متضاد رقابت می‌کنند، در حالی که محیط‌های مشارکتی دارای عواملی هستند که به صورت هم‌افزایی کار می‌کنند و برای یک هدف مشترک همکاری می‌کنند.

پیشنهاد مطالعه: الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی: بررسی کاربردها و پیاده‌سازی با پایتون

تک عاملی در برابر چندعاملی

در قلمرو هوش مصنوعی، بسته به تعداد عوامل درگیر در تعامل در محیط، انواع محیط در هوش مصنوعی را می‌توان به دو محیط تک عاملی (Single-agent) یا چندعاملی (Multi-agent) طبقه‌بندی کرد.

محیط تک عاملی به سناریویی اطلاق می‌شود که در آن یک عامل انفرادی در محیط برای دستیابی به اهداف خود فعالیت می‌کند. نمونه‌هایی از محیط‌های تک عاملی شامل پازل‌ها یا پیچ‌وخم‌ها است که در آن عامل از الگوریتم‌های جستجو یا تکنیک‌های برنامه‌ریزی برای پیمایش و یافتن مسیری به سمت وضعیت هدف مورد نظر استفاده می‌کند.

از سوی دیگر، محیط چندعاملی شامل تعامل چندین عامل با یکدیگر و محیط برای دستیابی به اهداف فردی یا جمعی است. در محیط‌های چند عامله، عامل‌ها می‌توانند رقابتی یا مشارکتی باشند و اقدامات آن‌ها ممکن است بر اعمال سایر عوامل تأثیر بگذارد و تحت تأثیر قرار گیرد. نمونه‌هایی از محیط‌های چند عامله شامل بازی‌های چندنفره یا شبیه‌سازی ترافیک است، که در آن عوامل از تئوری بازی یا تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعاملی برای بهینه‌سازی رفتار و تصمیم‌گیری خود در حضور عوامل دیگر استفاده می‌کنند.

به طور خلاصه، محیط‌های تک عاملی شامل یک عامل انفرادی است که در محیط کار می‌کند، در حالی که محیط‌های چندعاملی شامل تعامل چندین عامل با یکدیگر و محیط است که پیچیدگی و پویایی بیشتری را به سیستم هوش مصنوعی وارد می‌کند.

پیشنهاد مطالعه: پیش ‌بینی churn یا تحلیل ریزش مشتریان در پایتون

انواع محیط عامل در هوش مصنوعی – استاتیک در مقابل داینامیک

در حوزه انواع محیط در هوش مصنوعی، بسته به اینکه در طول زمان تغییراتی را نشان می‌دهند، آن‌ها را می‌توان به دو دسته استاتیک (Static) یا پویا (Dynamic) طبقه‌بندی کرد.

آموزش هوش مصنوعی

محیط ایستا به سناریویی اطلاق می‌شود که در آن محیط ثابت می‌ماند و در طول زمان تغییر نمی‌کند. وضعیت محیط در طول تعامل عامل ثابت مانده و اقدامات عامل تأثیری در تغییر محیط ندارد. نمونه‌هایی از محیط‌های ثابت شامل مسائل ریاضی یا پازل‌های منطقی است که در آن عامل می‌تواند از الگوریتم‌های جستجو یا درخت‌های تصمیم‌گیری برای بهینه‌سازی رفتار خود بدون نیاز به توضیح تغییرات در محیط استفاده کند.

در مقابل، یک محیط پویا شامل تغییرات و تکامل در طول زمان است. وضعیت محیط ثابت نیست و می‌تواند تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله اعمال عامل باشد. تصمیمات و اقدامات عامل می‌تواند بر وضعیت‌های بعدی محیط تأثیر بگذارد. نمونه‌هایی از محیط‌های پویا شامل بازی‌های ویدیویی یا برنامه‌های روباتیک است که در آن عامل باید با شرایط متغیر محیط سازگار شود و به آن پاسخ دهد. تکنیک‌هایی مانند برنامه‌ریزی یا یادگیری تقویتی معمولاً برای بهینه‌سازی رفتار عامل در محیط‌های پویا به کار می‌روند.

به طور خلاصه، محیط‌های ایستا یک حالت ثابت را در طول تعامل عامل حفظ خواهند کرد، در حالی که محیط‌های پویا تغییرات و تکامل را در طول زمان ایجاد می‌کنند، که عامل را ملزم می‌کند تا استراتژی‌ها و تصمیم‌گیری‌های خود را در پاسخ به محیط در حال تکامل تطبیق دهد.

پیشنهاد مطالعه: مدل زبانی شگف انگیز GPT 4 چیست؟

محیط گسسته در مقابل پیوسته در هوش مصنوعی

در قلمرو انواع محیط در هوش مصنوعی، محیط‌ها را می‌توان بر اساس ویژگی‌های حالت و فضاهای عملشان به دو دسته گسسته (Discrete) یا پیوسته (Continuous) دسته‌بندی کرد.

فضای حالت به مجموعه تمام حالت‌های ممکنی که محیط می‌تواند نشان دهد اشاره دارد. به عنوان مثال، در یک بازی شطرنج، فضای حالت تمام تنظیمات تخته ممکن را در بر می‌گیرد. در یک کار کنترل رباتیک، فضای حالت ممکن است شامل اطلاعاتی در مورد موقعیت، سرعت و محیط اطراف ربات باشد.

فضای عمل به مجموعه تمام اقدامات ممکنی که عامل می‌تواند در هر حالت از محیط انجام دهد اشاره دارد. در شطرنج، فضای عمل شامل حرکاتی است که یک بازیکن می‌تواند انجام دهد، در حالی که در کنترل رباتیک، می‌تواند شامل دستوراتی برای کنترل سرعت و جهت باشد.

یک محیط گسسته بیانگر سناریویی است که در آن هر دو فضای حالت و عمل محدود و گسسته هستند. بازی‌های رومیزی کلاسیک مانند شطرنج یا چکرز نمونه‌هایی از محیط‌های مجزا هستند. تصمیم‌گیری در چنین محیط‌هایی اغلب به تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های جستجو یا درخت‌های تصمیم متکی است.

برعکس، یک محیط پیوسته شامل فضاهای حالت و عمل است که پیوسته و بی‌نهایت هستند. رباتیک و سیستم‌های کنترل محیط‌های پیوسته را مثال می‌زنند. در این محیط‌ها، فرآیند تصمیم‌گیری عامل باید ماهیت مستمر وضعیت و فضاهای عمل را در نظر بگیرد. تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی یا بهینه‌سازی معمولاً برای قادر ساختن عامل به یادگیری و بهینه‌سازی رفتار خود استفاده می‌شود.

به طور خلاصه، محیط‌های گسسته دارای فضاهای حالت و عمل محدود و گسسته هستند که اغلب در بازی‌های رومیزی با آن‌ها مواجه می‌شوند، در حالی که محیط‌های پیوسته دارای فضاهای حالت و عمل پیوسته و بی‌نهایت هستند که معمولاً در رباتیک و سیستم‌های کنترل با آن مواجه می‌شویم.

اپیزودیک در مقابل سکانسیال

همچنین انواع محیط در هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس رابطه بین اقدامات عامل و محیط و همچنین ماهیت وظیفه در دست، به دو دسته اپیزودیک – غیر متوالی (Episodic) و متوالی (Sequential) طبقه‌بندی کرد.

محیط در AI

محیط اپیزودیک به سناریویی اطلاق می‌شود که در آن اقدامات عامل هیچ تأثیری بر وضعیت‌های آینده محیط ندارد. هر قسمت یا تعامل با محیط مستقل است و هدف عامل به حداکثر رساندن پاداش فوری در هر قسمت است. بازی‌های کلاسیک مانند شطرنج محیط‌های اپیزودیک را نشان می‌دهند، جایی که هدف عامل انجام حرکات بهینه در یک بازی است. برای یادگیری بهترین خط مشی برای هر قسمت می‌توان از تکنیک‌هایی مانند روش‌های مونت کارلو یا یادگیری Q استفاده کرد.

در مقابل، یک محیط متوالی شامل یک تعامل مداوم بین عامل و محیط است، جایی که اقدامات عامل به طور مستقیم بر حالات آینده تأثیر می‌گذارد. هدف در یک محیط متوالی، به حداکثر رساندن پاداش تجمعی است که طی چندین تعامل یا مراحل زمانی به دست می‌آید. برنامه‌های رباتیک یا بازی‌های ویدیویی نمونه‌هایی از محیط‌های متوالی هستند که در آن عامل باید پیامدهای بلندمدت اقدامات خود را در نظر بگیرد. تکنیک‌هایی مانند برنامه‌نویسی پویا یا یادگیری تقویتی معمولاً برای یادگیری خط مشی بهینه در دوره‌های زمانی طولانی مورداستفاده قرار می‌گیرند.

به‌طور خلاصه، محیط‌های اپیزودیک با اپیزودهای مستقل و بدون تأثیر بر وضعیت‌های آینده مشخص می‌شوند، در حالی که محیط‌های متوالی شامل فعل‌وانفعالات پیوسته هستند که در آن اعمال عامل بر حالت‌های بعدی تأثیر می‌گذارد. انتخاب تکنیک‌ها و استراتژی‌ها در هوش مصنوعی به طبقه‌بندی محیط به عنوان اپیزودیک یا متوالی بستگی دارد.

پیشنهاد مطالعه: تحلیل احساسات با هوش مصنوعی

شناخته در مقابل ناشناخته

آخرین مورد طبقه‌بندی انواع محیط در هوش مصنوعی، شناخته (Known) در مقابل ناشناخته (Unknown) است که این تقسیم‌بندی بر اساس میزان آشنایی عامل با محیط انجام می‌گیرد.

یک محیط شناخته شده محیطی است که در آن عامل دانش کاملی از قوانین محیط، انتقال حالت و ساختار پاداش دارد. عامل به طور کامل از اقدامات موجود و نتایج خاص مرتبط با هر عمل آگاه است. نمونه‌هایی از محیط‌های شناخته شده شامل بازی‌های کاملاً تعریف شده مانند شطرنج است. در یک محیط شناخته شده، عامل می‌تواند از تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های جستجو یا درخت تصمیم برای بهینه‌سازی رفتار و تصمیم‌گیری خود استفاده کند.

از سوی دیگر، یک محیط ناشناخته به سناریویی اطلاق می‌شود که در آن عامل اطلاعات محدودی در مورد قوانین محیط، انتقال حالت یا ساختار پاداش دارد یا ندارد. عامل ممکن است با موقعیت‌های ناآشنا روبرو شود که در آن نسبت به اقدامات موجود یا نتایج مرتبط با آن اقدامات نامطمئن باشد. نمونه‌هایی از محیط‌های ناشناخته شامل وظایف اکتشافی یا برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی است که در آن عامل باید یاد بگیرد و با محیط اطراف خود سازگار شود. در یک محیط ناشناخته، عامل نیاز به استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی یا استراتژی‌های کاوش- بهره‌برداری برای بهبود رفتار خود در طول زمان دارد.

توجه به این نکته مهم است که مشخص کردن محیط‌های شناخته شده در مقابل ناشناخته مستقل از طبقه‌بندی محیط‌های کاملاً قابل‌مشاهده در برابر محیط‌های نیمه قابل‌مشاهده است. یک محیط می‌تواند شناخته شده و تا حدی قابل‌مشاهده یا ناشناخته و کاملاً قابل‌مشاهده باشد. انتخاب شخصیت‌پردازی به مشکل خاص در دست و توانایی‌های عامل بستگی دارد.

به طور خلاصه، محیط‌های شناخته شده شامل دانش و قطعیت کامل است، در حالی که محیط‌های ناشناخته چالش‌های عدم قطعیت و دانش محدود را ارائه می‌دهند. رویکرد و تکنیک‌های عامل بر اساس ماهیت محیط و مشکلی که به آن پرداخته می‌شود متفاوت است.

پیشنهاد مطالعه: کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش

انواع محیط در هوش مصنوعی در یک نگاه

انواع محیط‌ ها در هوش مصنوعی شامل ویژگی‌های مختلفی است که بر تعاملات و فرآیندهای تصمیم‌گیری عامل تأثیر می‌گذارد. در اینجا خلاصه‌ای از نکات کلیدی آورده شده است:

  • محیط کاملاً قابل‌مشاهده در مقابل جزئی قابل‌مشاهده: دسترسی عامل به اطلاعات در مورد وضعیت فعلی محیط می‌تواند کامل یا محدود باشد.
  • محیط قطعی در مقابل تصادفی: قابلیت پیش‌بینی نتایج می‌تواند از قطعی و از پیش تعیین شده تا نامطمئن و احتمالی متغیر باشد.
  • محیط رقابتی در مقابل مشارکتی: نمایندگان می‌توانند برای دستیابی به اهداف متضاد با یکدیگر رقابت کنند یا برای رسیدن به یک هدف مشترک با یکدیگر همکاری کنند.
  • محیط تک عاملی در مقابل محیط چندعاملی: وجود یک عامل واحد یا چندین عامل در تعامل در محیط.
  • محیط ایستا در مقابل پویا: محیط‌ها می‌توانند در طول زمان ثابت بمانند یا تحت تأثیر اقدامات عامل یا عوامل خارجی تحت تأثیر قرار گیرند.
  • محیط گسسته در مقابل پیوسته: فضاهای حالت و عمل می‌توانند گسسته و متناهی یا پیوسته و بی‌نهایت باشند.
  • محیط اپیزودیک در مقابل متوالی: تعاملات عامل می‌تواند اپیزودیک باشد، جایی که هر قسمت مستقل است، یا متوالی، که در آن اقدامات بر حالات آینده تأثیر می‌گذارد.
  • محیط شناخته شده در مقابل ناشناخته: سطح دانش عامل در مورد قوانین محیط، انتقال حالت و ساختار پاداش می‌تواند متفاوت باشد.

در نظر گرفتن انواع محیط در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است زیرا فرآیندهای تصمیم‌گیری را شکل می‌دهند و استراتژی‌های بهینه‌سازی را هدایت می‌کنند.

یادگیری هوش مصنوعی

اگر به فکر یادگیری هوش مصنوعی هستید و دوست دارید که به صورت کاملاً حرفه‌ای این ترند را دنبال کنید، هم‌اکنون می‌توانید با استفاده از انواع دوره آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه به این مهم دست پیدا کنید. امروزه هوش مصنوعی در پزشکی، هوش مصنوعی در معماری و انواع و اقسام رشته‌های دیگر به خوبی ادغام شده است و برای هر ترندی به کار می‌رود. در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی با پایتون و سایر فناوری‌های مرتبط یافت می‌شود.

کامل بهرامی

کامل بهرامی دانش‌آموخته کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر گرایش نرم‌افزار از دانشگاه ارومیه است. به حوزه کامپیوتر، برنامه‌نویسی و فناوری اطلاعات علاقه‌مند‌ است و هم اکنون به عنوان عضو تیم سئو و سرپرست تیم محتوای مکتب خونه در این مجموعه فعالیت می‌کند.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

همچنین ببینید
بستن
دکمه بازگشت به بالا