التعلم للروبوت: التعلم العميق المعزز، التعلم بالتقليد، التعلم بالنقل

يعد التلاعب البارع بالروبوت جزءًا مهمًا من تحقيق الذكاء، لكن المناورات لا يمكنها سوى أداء مهام بسيطة مثل الفرز والتعبئة في بيئة منظمة. نظرًا للمشكلة الحالية، يقدم هذا البحث استعراضًا متقدمًا حول الروبوت الذكي القادر على اتخاذ القرارات وتعلم بشكل مستقل. يتناول البحث أولاً الإنجازات الرئيسية والبحوث المتعلقة بالروبوت، والتي كانت تعتمد بشكل أساسي على اختراق التحكم الآلي والأجهزة في الميكانيكا. مع تطور الذكاء الاصطناعي، حققت العديد من الأبحاث تقدمًا إضافيًا في التحكم التكيفي والموثوق. تكشف الدراسة أن أحدث الأبحاث في التعلم العميق والتعلم المعزز قد مهدت الطريق لأداء مهام معقدة للغاية بواسطة الروبوتات. علاوة على ذلك، يُناقش التعلم العميق المعزز، التعلم بالتقليد، والتعلم بالنقل في التحكم بالروبوتات بالتفصيل. أخيرًا، يتم تلخيص وتحليل الإنجازات الرئيسية المرتبطة بهذه الأساليب بدقة، وتُقترح التحديات البحثية المستقبلية.