انقلاب در آموزش هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی RL؟

توسعه عامل‌های هوش مصنوعی پیشرفته و خودران، هدف بزرگ بعدی سیلیکون‌ولی است. سال‌هاست مدیران ارشد شرکت‌های بزرگ فناوری، تصاویری از عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند که می‌توانند به‌طور مستقل از نرم‌افزارها برای انجام وظایف انسانی استفاده کنند. اما رسیدن به این هدف، نیازمند روش‌های آموزش نوین بر پایه محیط‌های یادگیری تقویتی RL Reinforcement Learning است.

ضرورت روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

عامل‌های هوش مصنوعی مصرفی امروز، مانند ChatGPT Agent از OpenAI و Comet از Perplexity، هنوز در مواجهه با وظایف پیچیده محدودیت دارند.

• مشکل در انجام وظایف پیچیده: با وجود توانایی‌های چشمگیر در تولید متن یا حل مسائل برنامه‌نویسی، این عامل‌ها در مواجهه با وظایف چندمرحله‌ای و پیچیده، به «دیوار برخورد می‌کنند».

• کمبود مداومت: عامل‌ها اغلب در ناوبری دچار مشکل می‌شوند، مسیر خود را گم می‌کنند، مراحل را تکرار می‌کنند یا در مواجهه با مشکلات غیرمنتظره مانند اختلالات تقویم یا کرش وب‌سایت، کار را رها می‌کنند.

• مسائل روش‌شناسی آموزش: توسعه عامل‌های هوش مصنوعی فعلی عمدتاً بر یادگیری نظارت‌شده متکی است؛ یعنی مدل‌ها از مثال‌های از پیش برچسب‌گذاری‌شده یاد می‌گیرند. این روش برای نوشتن یا ترجمه عالی عمل می‌کند، اما زمانی که عامل‌ها باید برنامه‌ریزی کنند، خود را با شرایط متغیر تطبیق دهند و از اشتباهات واقعی یاد بگیرند، ناکارآمد است.

محیط‌های یادگیری تقویتی RL چیست؟

محیط‌های RL فضاهای شبیه‌سازی‌شده‌ای هستند که در آن‌ها عامل‌ها روی وظایف چندمرحله‌ای آموزش می‌بینند. این محیط‌ها به‌صورت تعاملی طراحی می‌شوند تا بتوانند تعاملات واقعی نرم‌افزاری را تقلید کنند و تجربه‌ای نزدیک به شرایط واقعی را برای عامل فراهم آورند. در این محیط‌ها نرم‌افزارهای واقعی شبیه‌سازی می‌شوند؛ به‌همراه همه نقص‌ها، باگ‌ها و رفتارهای غیرمنتظره‌ای که ممکن است در عمل رخ دهد. همین ویژگی باعث می‌شود عامل‌ها با شرایطی مواجه شوند که بسیار به دنیای واقعی نزدیک است.

فرآیند یادگیری در چنین سیستمی بر پایه تجربه مستقیم شکل می‌گیرد، نه صرفاً از روی مثال‌های ایستا. به‌عنوان نمونه، ممکن است محیط مرورگر کروم را شبیه‌سازی کند و از عامل بخواهد وظیفه‌ای مشخص مانند خریدن جوراب از آمازون را انجام دهد. مکانیزم بازخورد نیز در این میان نقش کلیدی دارد. عامل بر اساس عملکردش ارزیابی می‌شود؛ اگر موفق شود سیگنال پاداش دریافت می‌کند و در صورت شکست، بازخورد منفی به او داده می‌شود. این چرخه باعث می‌شود عامل بتواند پیامد تصمیماتش را تجربه کرده و به‌تدریج راهبردهای بهتری بیاموزد.

با این حال، طراحی چنین محیط‌هایی بسیار پیچیده‌تر از ساخت یک دیتاست ایستا است. چرا که محیط باید قادر باشد به‌طور پویا به هر رفتار غیرمنتظره عامل واکنش نشان دهد و هم‌زمان بازخورد مفیدی برای یادگیری او تولید کند.

سرمایه‌گذاری بزرگ در این حوزه

محیط‌های RL امروز به یکی از عناصر کلیدی در توسعه نسل بعدی عامل‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند و همین موضوع باعث شده تا سرمایه‌گذاری‌های عظیمی در سیلیکون‌ولی و مراکز تحقیقاتی مشابه جریان پیدا کند. این محیط‌ها بستری را فراهم می‌کنند که عامل‌ها بتوانند در شرایطی نزدیک به واقعی تمرین کنند و رفتارهای پیچیده را بیاموزند، به‌همین خاطر اهمیت استراتژیک‌شان روزبه‌روز بیشتر می‌شود.

آزمایشگاه‌های پیشرو برای تأمین نیاز خود به محیط‌های متنوع و مقیاس‌پذیر، معمولاً دست به ساخت محیط‌های RL به‌صورت داخلی می‌زنند تا کنترل کامل روی طراحی سناریوها، معیارها و فرایندهای ارزیابی داشته باشند. این رویکرد داخلی‌سازی به آن‌ها اجازه می‌دهد سریع‌تر آزمایش کنند و محیط‌ها را دقیقاً متناسب با اهداف تحقیق یا محصول تنظیم کنند.

به‌عنوان مثال، Anthropic برنامه دارد بیش از یک میلیارد دلار در یک سال آینده صرف محیط‌های RL کند؛ رقمی که نشان‌دهندهٔ اعتقاد استراتژیک قوی به نقش این محیط‌ها در پیشرفت تحقیق و توسعه است. این نوع سرمایه‌گذاری‌ها نشان می‌دهد که شرکت‌ها نه تنها به‌دنبال مدل‌های بزرگ‌ترند، بلکه به زیرساخت‌هایی که امکان آموزش امن و کارا را فراهم می‌کنند هم توجه ویژه دارند.

دستاوردهای اخیر شرکت‌هایی مثل OpenAI نیز تا حد زیادی نتیجهٔ آموزش‌های پیشرفته در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده بوده است؛ مدل‌ هایی مانند o1 نمونه‌ای از این روند هستند که با بهره‌گیری از محیط‌های هدفمند، توانایی‌های جدیدی کسب کرده‌اند. در همین حال، Google DeepMind اصولی که در پروژه‌هایی مثل AlphaGo به‌کار رفته را به سناریوهای پیچیده‌تری تعمیم داده و از آن‌ها در حوزه‌هایی از شبیه‌سازی رباتیک تا محیط‌های نرم‌افزاری استفاده می‌کند تا عامل‌هایی بسازد که بتوانند در طیف وسیع‌تری از چالش‌ها عملکرد قابل‌اعتمادی نشان دهند.

بازیگران بازار و استراتژی‌ها

تقاضای بالای محیط‌های باکیفیت، فرصت‌های جدیدی برای استارتاپ‌های سرمایه‌دار و تغییر مسیر شرکت‌های سنتی داده ایجاد کرده است.

• استارتاپ‌های تخصصی:

  • Mechanize: استارتاپی که شش ماه پیش تأسیس شده و بر محیط‌ها تمرکز دارد، با هدف ساخت محیط‌های RL مقاوم برای عامل‌های برنامه‌نویسی.

  • Prime Intellect: این شرکت دسترسی به محیط‌های RL را برای توسعه‌دهندگان کوچک‌تر فراهم می‌کند و به‌عنوان “Hugging Face محیط‌های RL” شناخته می‌شود.

• شرکت‌های داده و برچسب‌گذاری سنتی:

  • Surge، Mercor و Scale AI در حال تطبیق خود برای ساخت محیط‌ها هستند و با آزمایشگاه‌های بزرگ همکاری می‌کنند.

افراد زیادی از جمله راس تیلور و آندری کارپاتی که پژوهشگران سابق در AI بوده اند به چالش های RL می پردازند و میگویند : مقیاس‌پذیری محیط‌های RL دست‌کم گرفته شده است؛ حتی بهترین محیط‌ های موجود بدون اصلاح جدی کار نمی‌کنند.
انتقاد: پیاده‌سازی محیط‌های RL در مقیاس بزرگ، چالش بسیار جدی دارد.

چالش‌های فنی و تردید کارشناسان

ساخت محیط‌های آموزش مؤثر، مشکلات پیچیده‌ای دارد که معمولاً در توسعه نرم‌افزار سنتی رخ نمی‌دهد.

• مشکل مقاوم بودن: محیط‌ها باید قادر به اداره رفتارهای غیرمنتظره عامل‌ها باشند.

• حفره‌های پاداش: سیستم‌های پاداش ساده ممکن است باعث شود عامل تنها امتیاز را به دست آورد بدون آنکه رفتار واقعی یاد بگیرد.

• تعادل بین واقع‌گرایی و هزینه: محیط‌ها باید بین واقع‌گرایی و کارایی محاسباتی تعادل برقرار کنند.

• سیگنال یادگیری پراکنده: در محیط‌های پیچیده، سیگنال یادگیری مفید ممکن است نادر شود.

• مشکل مقیاس‌پذیری: محیط‌های موجود نیاز به اصلاح جدی دارند تا مقیاس‌پذیر شوند.

• انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت: عامل‌هایی که در شبیه‌سازی عالی عمل می‌کنند، ممکن است در دنیای واقعی دچار مشکل شوند.

سوالات متداول

1- محیط‌های یادگیری تقویتی RL چه هستند؟
محیط‌های RL فضاهای شبیه‌سازی‌شده‌ای هستند که عامل‌های هوش مصنوعی را در انجام وظایف چندمرحله‌ای آموزش می‌دهند و به آن‌ها اجازه می‌دهند از طریق تجربه مستقیم و دریافت پاداش یاد بگیرند.

2- چرا سیلیکون‌ولی روی یادگیری تقویتی RL سرمایه‌گذاری می‌کند؟
محیط‌های RL باعث بهبود توانایی عامل‌ها در انجام وظایف پیچیده، برنامه‌ریزی استراتژیک و حل مسائل واقعی می‌شوند و بنابراین ارزش بالایی برای شرکت‌های پیشرو در هوش مصنوعی دارند.

3- آیا این محیط‌ها جایگزین روش‌های دیگر آموزش هوش مصنوعی می‌شوند؟
خیر. محیط‌های RL مکمل روش‌های دیگر مانند یادگیری نظارت‌شده هستند و برای وظایف پیچیده و مشخص بهترین عملکرد را دارند.

4- چه شرکت‌هایی در توسعه محیط‌های RL فعال هستند؟
شرکت‌هایی مانند OpenAI، Anthropic، DeepMind و استارتاپ‌هایی مانند Mechanize و Prime Intellect به شدت در حال توسعه این محیط‌ها هستند.

5- مدل o1 OpenAI چه تاثیری از محیط‌های RL گرفته است؟
مدل o1 توانایی‌های استدلال چندمرحله‌ای و حل مسائل پیچیده را با استفاده از آموزش در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده بهبود داده است و نمونه موفق استفاده از RL در عامل‌های هوش مصنوعی است.

محمد عسکری

محمد عسکری هستم . سئو کار ، کارشناس و نویسنده ی وبسایت پارس دیجی . از سال 1403 شروع به نوشتن ، تحقیق و ترجمه مطالب در حوزه ی تکنولوژی ، دیجیتال و گجت های تکنولوژی کردم و به این حوزه خیلی علاقه مند هستم.