El aprendizaje por refuerzo, a menudo abreviado como RL, es una de las ramas clave de la Inteligencia Artificial (IA) relacionada con los principios del aprendizaje automático. Esta forma de aprendizaje permite a las máquinas que actúan de forma autónoma mejorar su desempeño al recibir información de cualquier medio. Esta guía explicará en español qué es el aprendizaje por refuerzo, su historia, su aplicación práctica y cómo se aplica a las necesidades de machine learning.
Introducción al aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es una rama del machine learning en la que la máquina guía su propio aprendizaje a través de recompensas y castigos. De esta forma, consiste en un sistema automatizado de instrucción cuyo camino se guía según sus aciertos y errores. Esta forma de aprendizaje le da un mayor control a los algoritmos para tomar decisiones sin la necesidad de recibir instrucciones previas.
Historia del aprendizaje por refuerzo
El concepto de aprendizaje por refuerzo se remonta a un artículo de 1953 de comportamiento animal titulado “The effect of various reinforcement schedules on the acquisition of a complex operant response” del Dr.John Presley Watson. Desde entonces, el aprendizaje por refuerzo ha sufrido muchos cambios. Durante la década de 1980, el Dr. Richard Sutton y Andrew Barto fueron los dos principales defensores del aprendizaje por refuerzo y escribieron varios libros que se han convertido en los clásicos para el estudio de esta materia. Sin embargo, fue el desarrollo de deep learning y la disponibilidad de poderosos recursos computacionales los que dieron lugar al surgimiento del aprendizaje por refuerzo en el machine learning.
¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?
Para entender el aprendizaje por refuerzo, hay que tener en cuenta los siguientes dos componentes:
Agente: se trata de un modelo que queremos entrenar para que aprenda a tomar decisiones inteligentes.
Ambiente: se trata del entorno en el que el agente interactúa y se mueve.
El objetivo principal del aprendizaje por refuerzo es maximizar la recompensa acumulada. El agente toma decisiones basándose en sus interacciones con el entorno y recibe una recompensa positiva ( ) cuando toma una decisión correcta y una recompensa negativa (-) cuando toma una decisión incorrecta. Esta información se conoce como la señal de recompensa. Esta señal de recompensa se actualiza continuamente, y el agente se vuelve cada vez mejor a medida que aprende a maximizar dicha señal.
Componentes clave del aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un sistema relativamente simple que se basa en cuatro elementos básicos clave. Estos elementos juntos determinan la forma en que funciona el aprendizaje por refuerzo.
Estado: un estado describe el estado actual del agente en el entorno.
Acción: se define como una respuesta o una decisión del agente respecto al estado actual.
Refuerzo: se trata de una señal positiva ( ) o negativa (-) dada por el entorno al agente como recompensa por acciones.
Política: se define como la selección de acciones por el agente en función de los estados y la señal de refuerzo. Este es el algoritmo más importante en aprendizaje por refuerzo.
Tipos de aprendizaje por refuerzo
Existen dos tipos principales de aprendizaje por refuerzo: aprendizaje por refuerzo de refuerzo positivo y aprendizaje por refuerzo de refuerzo negativo.
Aprendizaje por refuerzo de refuerzo positivo: Esta forma de aprendizaje enfatiza la recompensa positiva para los comportamientos deseados. Aquí el agente aún recibe señales de refuerzo, aunque tampoco recibe castigos por comportamientos indeseables.
Aprendizaje por refuerzo de refuerzo negativo: El aprendizaje por refuerzo de refuerzo negativo no se centra tanto en los comportamientos deseados sino que más bien se enfoca en el castigo para los comportamientos indeseables. Esto significa que el agente recibirá una señal de refuerzo por cada comportamiento correcto, además de recibir una señal de castigo por cada comportamiento incorrecto.
Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
Uno de los usos más comunes del aprendizaje por refuerzo se encuentra en los videojuegos, donde los jugadores intentan progresar a través de una serie de niveles. Los jugadores reciben una señal de refuerzo al completar cada nivel exitosamente. Esto ayuda a aumentar su puntuación y obtener los mejores resultados.
En la práctica, el aprendizaje por refuerzo se aplica a muchas áreas diferentes, incluida la educación, la medicina, el control de calidad, el reconocimiento de patrones, el procesamiento de lenguaje natural, la robótica, el diseño de interfaces emocionalmente inteligentes, la optimización de negocios y los sistemas de control de tráfico.
Conclusiones
El aprendizaje por refuerzo es una de las ramas más interesantes y aplicables del machine learning. Esta guía ha cubierto en español todos los aspectos básicos del aprendizaje por refuerzo, desde su concepto hasta sus aplicaciones prácticas. Con esta guía deberías tener una comprensión profunda de los principales conceptos sobre el aprendizaje por refuerzo y, además, cómo se implementa en machine learning.
