في ظل التحديات المتزايدة التي تواجه أنظمة التعلم الآلي، يتطلب صنع القرار الفعال في بيئات معقدة وديناميكية تحقيق توازن بين النتائج على المدى القصير والطويل. في مجال التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يتم عادةً التحكم في هذا التوازن من خلال عامل تخفيض ثابت، ما يقيد الزمن الأفقي للتخفيض. ومع ذلك، أظهرت الكيانات البيولوجية ميلاً نحو التخفيض الزمني المرن والقابل للتكيف، مما يُبرز أهمية التخطيط الفعال الذي يحتاج إلى أطر زمنية متعددة.

في دراستنا، نقدم نهجًا متعدد الآفاق (Multi-Horizon Approach) يختار ويجمع بين الأفق الزمني بمرونة، مما يُمكّن من التكيف الفعال مع التغيرات في هيكل المكافآت دون الحاجة إلى تعديل يدوي لعوامل التخفيض. تُعتبر هذه المرونة مثالية لسيناريوهات التعلم المستمر التي تتضمن تغيرات في المهام والتكوينات البيئية.

من خلال التجارب، أظهرنا أن طريقتنا يمكنها تحديد عوامل تخفيض فعالة تضمن أداءً متميزًا عبر مجموعة متنوعة من بيئات MiniGrid، بما في ذلك البيئات المستمرة التي تتضمن ثلاثة مهام تتغير بشكل متسلسل. هذه النتائج تشير إلى أن التخفيض الزمني القابل للتكيف قد يُحسن من كفاءة المعلمات ويعزز القدرة على التكيف في أنظمة التعلم الاصطناعي والمستوحاة بيولوجيًا.

إن فهم الكيفية التي يمكن بها أن تُساهم تطورات مثل هذه في تحسين أنظمة اتخاذ القرار يمثل خطوة هامة نحو الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي في المستقبل.