هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

چکیده مقاله

هوش مصنوعی AI به عنوان یکی از مهمترین حوزه های تحقیقاتی قرن اخیر تاثیر چشمگیری بر زندگی روزمره و فناوری داشته است یادگیری تقویتی Reinforcement Learning یا RL یکی از شاخه های کلیدی هوش مصنوعی، تمرکز خود را بر یادگیری از طریق تعامل با محیط و بهینه سازی رفتار با استفاده از پاداش قرار داده است در این مقاله مروری، پیشرفتها چالش ها و چشم اندازهای یادگیری تقویتی مورد بحث قرار گرفته اند ابتدا، مفاهیم پایه RL، از جمله عامل ها، سیاست ها و تابع پاداش به تفصیل شرح داده شده اند سپس، روش های نوین مانند یادگیری تقویتی عمیق Deep Reinforcement Learning و کاربردهای گسترده آن در حوزه هایی مانند بازی های رایانه ای، رباتیک و مدیریت منابع بررسی شده اند همچنین مزایای استفاده از یادگیری تقویتی در مقایسه با سایر روش های یادگیری ماشینی، از جمله امکان اتخاذ تصمیم گیری بهینه در شرایط پیچیده و پویا تحلیل شده است چالش های موجود در زمینه RL شامل مسائل مقیاس پذیری، پیچیدگی محاسباتی و نیاز به داده های گسترده برای آموزش مدل ها هستند علاوه بر این مسائل اخلاقی و ایمنی مرتبط با تصمیم گیری خودکار سیستم های RL نیز موضوعی حیاتی است که در این مقاله مورد توجه قرار گرفته است در پایان چشم انداز آینده RL با تاکید بر تقویت تعامل میان انسان و ماشین، استفاده موثرتر از منابع و پیشرفت در یادگیری انتقالی Transfer Learning مطرح شده است نتایج این بررسی نشان می دهد که RL پتانسیل قابل توجهی برای ایجاد پیشرفت های نوین در فناوری دارد، اما نیازمند تحقیقات بیشتر برای غلبه بر چالش ها و رفع موانع پیش رو است

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

سحر جانعلی زاده کوکنه

کارشناسی ارشد مشاوره فرهنگی آموزگار ابتدایی

مرضیه کلانتری

کارشناسی کامپیوتر، فرهنگی هنر آموز

مهناز مهاجری

کارشناسی ارشد زبان و ادبیات عرب

�انعلی زاده کوکنه، سحر و کلانتری، مرضیه و مهاجری، مهناز،1404،هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی،دومین کنفرانس بین المللی روانشناسی، علوم اجتماعی، علوم تربیتی و فلسفه،بابل

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات دومین کنفرانس بین المللی روانشناسی، علوم اجتماعی، علوم تربیتی و فلسفه30 آبان 1404 · بابل