كيفية تدريب الروبوت الخاص بك باستخدام التعلم التعزيزي العميق: الدروس التي تعلمناها

ظهر التعلم التعزيزي العميق (RL) كنهج واعد لاكتساب سلوكيات معقدة بشكل مستقل من ملاحظات الحساسات منخفضة المستوى. على الرغم من أن جزءًا كبيرًا من أبحاث التعلم العميق قد ركز على التطبيقات في ألعاب الفيديو والتحكم المحاكى، والتي لا ترتبط بالقيود المفروضة على التعلم في البيئات الحقيقية، فقد أظهر التعلم التعزيزي العميق أيضًا وعودًا في تمكين الروبوتات الفيزيائية من تعلم مهارات معقدة في العالم الحقيقي. في الوقت نفسه، توفر الروبوتات في العالم الحقيقي مجالًا جذابًا لتقييم مثل هذه الخوارزميات، حيث تتصل مباشرة بكيفية تعلم البشر: كوكيل مادي في العالم الحقيقي. إن تعلم الإدراك والتحرك في العالم الحقيقي يقدم تحديات عديدة، بعضها أسهل في التعامل معه من البعض الآخر، وبعضها غالبًا ما لا يؤخذ في الاعتبار في أبحاث التعلم التعزيزي التي تركز فقط على المجالات المحاكاة. في هذه المقالة الاستعراضية، نقدم عددًا من دراسات الحالة التي تتعلق بالتعلم التعزيزي العميق للروبوتات. بناءً على هذه الدراسات، نناقش التحديات التي يتم إدراكها بشكل شائع في التعلم التعزيزي العميق وكيف تم التعامل معها في هذه الأعمال. كما نقدم نظرة عامة على التحديات الأخرى الم outstanding، حيث أن العديد منها فريدة من نوعها في سياق الروبوتات في العالم الحقيقي وغالبًا ما لا تكون محور أبحاث التعلم التعزيزي السائدة. هدفنا هو تقديم مصدر لكل من الروبوتيين وباحثي التعلم الآلي المهتمين بتعزيز تقدم التعلم التعزيزي العميق في العالم الحقيقي.