انواع محیط در هوش مصنوعی

انواع محیط در هوش مصنوعی به شرایط یا وضعیتی گفته می شود که در آن عاملی، برای انجام کاری خاص عمل می‌کند. محیط می‌تواند شامل هر نوع واقعیتی باشد که سیستم هوشمند در آن عمل می‌کند. انواع محیط در هوش مصنوعی شامل محیط قطعی و تصادفی، کاملا قابل مشاهده و کمی قابل مشاهده، محیط پیوسته و گسسته، محیط اپیزودیک و سکانسیال، محیط پویا و ثابت، محیط قابل دسترس و غیر قابل دسترس، محیط تک عامله و چند عامله، محیط رقابتی و تعاملی، محیط شناخته شده و شناخته نشده و محیط کامل و ناقص می‌باشد.

انواع محیط در هوش مصنوعی به چه معناست؟

محیط در هوش مصنوعی به مجموعه ای از شرایط و عواملی گفته می‌شود که در آن عامل‌های هوشمند عملکرد خود را انجام می‌دهند. محیط ممکن است شامل عوامل دیگری همچون اشیا، حالت‌ها، تغییرات زمانی و فضایی، قوانین و محدودیت­ها باشد. عامل‌های هوشمند در این محیط بر اساس اطلاعات دریافتی از آن، تصمیمات می­گیرند و عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. برای مثال، در یک بازی رایانه‌ای، محیط می‌تواند شامل نقشه، شخصیت­ها، قوانین بازی و تغییرات زمانی باشد. در حوزه خودروهای اتوماتیک یا خودران، محیط شامل جاده‌ها، ترافیک، نقشه‌ها و  سایر خودروها است.در زمینه ai، می‌توان محیط‌ها را متناسب با عوامل مختلفی در دسته‌بندی‌های متنوع قرار داد. در ادامه متداول‌ترین محیط‌های هوش مصنوعی معرفی می‌­شود.

• محیط قطعی Deterministic Environment محیط تصادفی Non-deterministic Environment
• محیط کاملا قابل مشاهده Fully Observable Environment محیط کمی قابل مشاهده Partially Observable Environment
• محیط پیوسته Continuous Environment محیط گسسته Discrete Environment
• محیط اپیزودیک Episodic Environment محیط متوالی یا سکانسیال Non-episodic Environment
• محیط پویا Dynamic Environment محیط ثابت Static Environment
• محیط قابل دسترس Accessible Environment محیط غیر قابل دسترس Inaccessible Environment
• محیط تک عامله Single Agent Environment محیط چند عامله Environment Multiple Agent
• محیط رقابتی Competitive Environment محیط تعاملی Collaborative Environment
• محیط شناخته شده Known Environment محیط شناخته نشده Unknown Environment
• محیط کامل Complete Environment محیط ناقص Incomplete Environment

تفاوت محیط کاملا قابل مشاهده با محیط کمی قابل مشاهده

تفاوت اصلی بین محیط کاملا قابل مشاهده و محیط جزئی قابل مشاهده در هوش‌ مصنوعی در میزان اطلاعاتی است که عامل درباره وضعیت فعلی محیط دارد.

محیط کاملا قابل مشاهده

در محیط کاملا قابل مشاهده، عامل تمامی جوانب وضعیت فعلی محیط را به صورت کامل و دقیق مشاهده می‌کند. به عبارت دیگر، عامل تمام اطلاعات لازم برای تصمیم‌گیری در مورد عمل بعدی خود را دارد. بازی شطرنج می‌تواند مثالی شفاف برای این موضوع باشد. همانطور که می­دانید بازیکنان اشراف کامل بر محیط بازی، تعداد مهره‌ها و چیدمان آنها دارند. از این رو می توان اینگونه برداشت کرد که این محیط، محیطی کاملا قابل مشاهده است.

محیط کمی قابل مشاهده

اما در محیط کمی قابل مشاهده، عامل تنها بخشی از وضعیت فعلی محیط را مشاهده می‌کند و بقیه اطلاعات پنهان هستند. به عبارت دیگر، عامل تنها اطلاعات محدودی در مورد وضعیت فعلی دارد و نمی‌تواند به طور کامل و دقیق وضعیت بعدی را پیش‌ بینی کند. در این نوع محیط، عامل باید از روش‌های تخمین و استنتاج برای تصمیم‌ گیری استفاده کند. ترافیک می‌­تواند مثال مناسبی برای این نوع محیط باشد. فردی که در خودرو خود در شلوغی ترافیک مانده است، می­‌داند که در اطراف او خودروهای زیادی همراه با تعدادی سرنشین قرار دارد. اما از نوع خودروهای چند متر جلوتر یا عقب تر و یا هویت سرنشینان نمی­تواند اطلاعات دقیقی داشته باشد.

به طور کلی، محیط کاملا قابل مشاهده برای عامل‌ ها ساده‌تر است زیرا آنها همه اطلاعات لازم را دارند. اما محیط کمی قابل مشاهده برای عامل‌ها پیچیده‌­تر است و نیاز به تخمین و استنتاج دارد تا بتوانند بهترین تصمیم را بگیرند.

تفاوت محیط قطعی و تصادفی

تفاوت اصلی بین محیط قطعی و تصادفی در ai در میزان قابلیت پیش ‌بینی وضعیت بعدی محیط است.

محیط قطعی

 در محیط قطعی، تمام اثرات عمل عامل در محیط به صورت قطعی و قابل پیش‌ بینی است. به عبارت دیگر، با داشتن اطلاعات کامل در مورد وضعیت فعلی و عمل عامل می‌توان به طور قطعی و با دقت وضعیت بعدی را پیش‌بینی کرد. در این نوع محیط، عامل برای تصمیم‌گیری نیاز به استنتاج یا تخمین ندارد و می تواند به طور مستقیم و بر اساس اطلاعات فعلی عمل کند.

محیط تصادفی

اما در محیط تصادفی، تاثیرات عمل عامل در محیط به صورت تصادفی و ناقطعی است. به عبارت دیگر، با داشتن اطلاعات کامل در مورد وضعیت فعلی و عمل عامل، همچنان نمی‌توان به طور قطعی وضعیت بعدی را پیش‌بینی کرد. در این نوع محیط، عامل برای تصمیم‌گیری نیاز به تخمین و استنتاج دارد تا بتواند بهترین تصمیم را در مورد عمل بعدی خود بگیرد.

تفاوت محیط تک عاملی و چند عاملی

محیط تک عاملی و چند عاملی دو مفهوم مهم در حوزه هوش مصنوعی هستند که به تعامل بین عامل‌ها و محیط اشاره دارند. درک این مفاهیم می‌تواند در فهم بهتر روش‌های حل مسائل و انتخاب راهکارهای مناسب توسط عامل‌ها در سیستم‌های هوشمند مفید باشد.

محیط تک عاملی

در هوش مصنوعی،  محیط تک عاملی به محیطی اشاره دارد که شامل عامل انفرادی است. در این نوع محیط، تمام تصمیم‌­گیری­ها و عمل­‌ها توسط یک عامل انجام می‌شود و هیچ تعاملی با سایر عوامل وجود ندارد.

محیط چند عاملی

محیط چند عاملی به محیطی اشاره دارد که در آن بیش از یک عامل وجود دارد و این عامل‌ها با هم تعامل می‌کنند. در این نوع محیط،  تصمیم‌ گیری‌ها و عمل‌ ها به صورت همزمان توسط چند عامل انجام می­شود و عوامل مختلف برای رسیدن به هدف خود با یکدیگر در تعامل هستند. این نوع محیط به دلیل وجود چندین عامل، پیچیدگی و پویایی بیشتری دارد و نیاز به الگوریتم‌ ها و روش‌های تصمیم‌ گیری توزیع شده دارد.

تفاوت محیط استاتیک و داینامیک

در حوزه هوش مصنوعی، محیط‌ها به دو دسته استاتیک و دینامیک تقسیم می‌شوند. این تقسیم‌بندی بر اساس ویژگی‌های محیط و تغییراتی که در آن اتفاق می‌افتد، انجام می‌شود. در ادامه به توضیح هر دسته محیط می‌پردازیم.

محیط استاتیک

در هوش مصنوعی، محیط استاتیک به محیطی اشاره دارد که در طول زمان تغییر نمی‌کند و وضعیت آن ثابت است. در این نوع محیط، عامل تنها با توجه به وضعیت فعلی محیط و اطلاعاتی که در اختیار دارد، تصمیم‌ گیری می‌ کند و عمل‌ های خود را انجام می‌دهد.مثالهایی از محیط استاتیک ریاضیات  هوش مصنوعی است.

محیط داینامیک

اما محیط داینامیک در واقع محیطی پویا است که در طول زمان تغییر می‌کند و وضعیت آن دینامیک است. در این نوع محیط، عامل باید به تغییرات محیط و وضعیت جدید آن پاسخ مناسب دهد و تصمیم‌گیری‌ ها و عمل‌ های خود را براساس اطلاعات جدید انجام دهد. عامل باید قادر به تشخیص تغییرات اعمال شده در محیط باشد و الگوریتم­های مناسب برای تصمیم‌گیری در محیط دینامیک را پیاده­‌سازی کند. این محیط عامل را مستلزم تطبیق استراتژی های تصمیم‌گیری خود با تغییرات ایجاد شده می­‌کند.

محیط پیوسته در مقابل گسسته

در حوزه هوش مصنوعی، مفهوم پیوستگی و گسستگی به دو حالت مختلف پیوسته و گسسته مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مفاهیم بیانگر نوع ویژگی‌ها یا متغیرهایی هستند که در یک مسئله مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ادامه به توضیح هر کدام به صورت مجزا می‌پردازیم.

محیط پیوسته

در هوش مصنوعی، محیط پیوسته به محیطی اشاره دارد که وضعیت آن به صورت پیوسته و بدون شکست تغییر می‌کند. در این نوع محیط، مقادیر وضعیت محیط به شکل پیوسته و قابل اندازه‌ گیری هستند. برای مثال، در یک محیط پیوسته، مکان یک عامل می‌تواند به صورت اعداد حقیقی نمایش داده شود.

محیط گسسته

اما محیط گسسته به محیطی اشاره دارد که وضعیت آن به صورت گسسته و با شکست دچار تغییر می­‌شود. در این نوع محیط، وضعیت محیط تنها به صورت گسسته و قابل شمارش است. در واقع این محیط دارای حالت­ها و فضاهای محدود است. برای مثال، در یک محیط گسسته، وضعیت مکان یک عامل ممکن است به صورت گره‌ها در یک شبکه نمایش داده شود.

تفاوت اصلی بین محیط پیوسته و گسسته در هوش مصنوعی در نحوه مدل‌ سازی وضعیت محیط است. در محیط پیوسته، وضعیت محیط به صورت متناوب قابل اندازه‌گیری است، در حالی که در محیط گسسته، وضعیت محیط به صورت گسسته و قابل شمارش است.

تفاوت محیط اپیزودیک و سکانسیال

در هوش مصنوعی، تفاوت محیط اپیزودیک و سکانسیال در روش تعامل عامل با محیط است. در ادامه این تفاوت را بیشتر توضیح می‌دهیم.

محیط ایپزودیک

در هوش مصنوعی، تفاوت محیط اپیزودیک و سکانسیال در روش تعامل عامل با محیط است. در محیط اپیزودیک، تعامل عامل با محیط به صورت اپیزودیک است، یعنی عامل در هر اپیزود  با وضعیت اولیه جدیدی شروع می‌ کند و در پایان اپیزود، به یک وضعیت نهایی مشخص می‌­رسد. به عبارت دیگر، هر اپیزود به صورت جداگانه و مستقل از سایر اپیزود ها در نظر گرفته می‌­شود. در واقع اقدامات عامل هیچگونه تاثیری بر وضعیت آینده محیط ندارد و مستقلا مربوط به همین اپیزود می‌­شود.

محیط سکانسیال

در محیط سکانسیال، تعامل عامل با محیط به صورت سکانسیال است، یعنی وضعیت بعدی محیط براساس وضعیت فعلی و تصمیمات گذشته عامل تعیین می‌شود. به عبارت دیگر، تمام تعاملات قبلی عامل با محیط در نظر گرفته می‌شوند و وضعیت جاری محیط بر اساس تاریخچه تعاملات قبلی تعیین می‌­شود.

به طور کلی، در محیط اپیزودیک عامل می‌تواند هر اپیزود را به صورت جداگانه حل کند و نیازی به حفظ حالت قبلی ندارد، در حالی که در محیط سکانسیال عامل باید تاریخچه تعاملات قبلی را در نظر بگیرد و بر اساس آن تصمیمات خود را بگیرد.

محیط رقابتی و محیط تعاملی همکارانه

در هوش مصنوعی، محیط رقابتی  و محیط تعاملی همکارانه دو نوع محیط تعاملی است که در آن‌ها سیستم‌های هوشمند با یکدیگر تعامل می‌کنند. این دو محیط تعاملی، به ترتیب بر اساس روابط رقابتی و همکارانه بین عامل‌ها تعریف می‌شوند.

 محیط رقابتی (Competitive Environment)

در محیط رقابتی، سیستم‌های هوشمند به منظور دستیابی به هدف خود با یکدیگر در رقابت هستند. هر عامل تلاش می‌کند تا بهترین عملکرد را در مقایسه با عامل‌های دیگر داشته باشد و نتیجهٔ مطلوب را برای خود به اثر برساند. مثال‌هایی از محیط‌های رقابتی شامل بازی‌های رقابتی چند نفره، مسابقات رباتیک و بازارهای مالی هستند. در این نوع محیط، هدف اصلی هر عامل، برنده شدن یا دستیابی به نتیجهٔ بهتر نسبت به سایر عامل‌ها است.

محیط تعاملی همکارانه (Collaborative Environment)

در محیط تعاملی همکارانه، سیستم‌های هوشمند با همکاری و هماهنگی با یکدیگر تلاش می‌کنند تا یک هدف مشترک را دستیابی کنند. هر عامل در این نوع محیط، به جای رقابت با سایر عامل‌ها، سعی می‌کند با همکاری و تبادل اطلاعات، تجربیات و منابع، بهبود کارایی کل سیستم را به اثر برساند. مثال‌هایی از محیط‌های تعاملی همکارانه شامل تیم‌های رباتیک همکارانه، شبکه‌های اجتماعی و تیم‌های همکارانه در پژوهش‌های هوش مصنوعی هستند.

در نهایت، انتخاب بین استفاده از هوش مصنوعی در محیط رقابتی یا تعاملی همکارانه بستگی به مسئله مورد نظر و هدف کاربردی دارد. برخی مسائل ممکن است بهتر با استفاده از محیط رقابتی حل شوند، در حالی که برخی دیگر نیاز به همکاری و تعامل بین عامل‌ها دارند که در محیط تعاملی همکارانه قابل انجام است.

محیط شناخته شده و محیط شناخته نشده

در هوش مصنوعی، محیط شناخته شده (Known Environment) و محیط شناخته نشده (Unknown Environment) دو نوع محیط است که به وسیله سیستم‌های هوشمند شناخته می‌شوند. این دو نوع محیط، بر اساس درجه آگاهی و دانش سیستم در مورد آن‌ها تعریف می‌شوند.

محیط شناخته شده (Known Environment)

محیط شناخته شده محیطی است که سیستم هوشمند قبل از شروع تعامل با آن، دربارهٔ آن اطلاعات و دانش کافی دارد. سیستم در این نوع محیط، توانایی شناسایی و تفسیر وضعیت‌ها و ورودی‌ها را دارد و می‌تواند با استفاده از دانش خود، تصمیمات مناسبی بگیرد و به عملکرد مطلوب دست یابد. مثال‌هایی از محیط‌های شناخته شده شامل بازی‌های ساخته شده، مسیریابی در یک شبکهٔ مشخص و یا محیط‌های شبیه‌سازی شده هستند.

محیط شناخته نشده (Unknown Environment)

محیط شناخته نشده، محیطی است که سیستم هوشمند قبل از شروع تعامل با آن، دربارهٔ آن اطلاعات و دانش کافی ندارد و باید در حین تعامل با آن، اطلاعات و دانش جدیدی را از طریق تجربه و یادگیری کسب کند. در این نوع محیط، سیستم برای تعامل موفقیت‌آمیز با آن، نیاز به الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری و تجربی دارد. مثال‌هایی از محیط‌های شناخته نشده شامل کاشفی که در یک محیط ناشناخته به دنبال کشف نقاط قوت و ضعف است و یا رباتیک موبایل که در محیطی ناشناخته برای کشف و جستجو عمل می‌کند، می‌باشد.

در عمل، بسیاری از مسائل هوش مصنوعی در محیط‌هایی قرار می‌گیرند که به‌طور جزئی شناخته شده هستند. این یعنی که سیستم‌های هوشمند، در آغاز تعامل نیاز به دانش اولیه دارند و در ادامه با تجربه و یادگیری، دانش خود را بهبود می‌بخشند و به محیط جدیدی تطبیق می‌دهند. بنابراین، اکثر برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌هایی که بخشی از آن شناخته شده و بخشی ناشناخته است، عمل می‌کنند.

محیط کامل و محیط ناقص

در هوش مصنوعی، محیط کامل (Complete Environment) و محیط ناقص (Incomplete Environment) دو نوع محیط هستند که به وسیله سیستم‌های هوشمند در نظر گرفته می‌شوند. این دو نوع محیط، بر اساس میزان دسترسی و اطلاعات موجود در محیط تعریف می‌شوند.

محیط کامل

محیط کامل، محیطی است که سیستم هوشمند در آن دارای دسترسی کامل به تمام اطلاعات مورد نیاز است. یعنی سیستم می‌تواند به صورت کامل و به‌روز به تمام جزئیات و وضعیت‌های محیط دسترسی داشته باشد. در این نوع محیط، سیستم می‌تواند با توجه به تمام اطلاعات موجود، تمامی تصمیمات را با دقت و بهینه بگیرد. مثال‌هایی از محیط‌های کامل شامل بازی‌های تمام مشخصات (perfect information games) مانند شطرنج، بازی‌های یادگیری تقویتی با مدل کامل و یا محیط‌های شبیه‌سازی شده با اطلاعات کامل هستند.

محیط ناقص

محیط ناقص، محیطی است که سیستم هوشمند در آن به تمام اطلاعات مورد نیاز دسترسی ندارد یا اطلاعات موجود در محیط ناقص و ناقابل پیش‌بینی است. در این نوع محیط، سیستم برای تصمیم‌گیری و رفتار مناسب، باید با اطلاعات ناقص و محدود موجود در محیط کار کند و بر اساس تجربه و یادگیری، تصمیماتی را اتخاذ کند. مثال‌هایی از محیط‌های ناقص شامل بازی‌های با ناقصی اطلاعات (games with imperfect information) مانند پوکر، محیط‌هایی که شرایط و وضعیت‌های آن‌ها پیش‌بینی نشده است و یا محیط‌هایی که داده‌های موجود در آن‌ها ناقص و ناکافی هستند، می‌باشد.

بسیاری از مسائل هوش مصنوعی در واقع محیط‌های ناقص هستند، زیرا در بسیاری از موارد سیستم‌های هوشمند نمی‌توانند به صورت کامل و کامل به اطلاعات محیط دسترسی داشته باشند. بنابراین، سیستم‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری و رفتار مناسب، باید با استفاده از تجربه، یادگیری و تحلیل اطلاعات ناقص، بهبود کارایی خود اقلیم (Climate) به مجموعه‌ای از شرایط جوی گفته می‌شود که در یک منطقه خاص برای مدت طولانی به صورت متوسط حاکم است. اقلیم شامل عواملی مانند دما، رطوبت، باد، بارش و دیگر شرایط جوی است که در طول زمان تغییر نمی‌کنند.

و در پایان …

محیط در هوش مصنوعی یک عنصر بسیار مهم است که تعیین کننده نحوه عملکرد سیستم هوشمند است. انواع محیط‌ها در هوش مصنوعی شامل محیط گسسته، محیط پیوسته، محیط گسسته-پیوسته و محیط چندعامله و … می‌شوند. هر نوع محیط خصوصیات و ویژگی‌های خاص خود را دارد و سیستم‌های هوشمند بر اساس این خصوصیات و ویژگی‌ها طراحی و پیاده‌سازی می‌شوند. درک و شناخت انواع محیط‌ها در هوش مصنوعی، به ما کمک می‌کند تا بهبود و بهینه‌سازی روش‌ها و الگوریتم‌های مورد استفاده در سیستم‌های هوشمند داشته باشیم.