Reinforcement Learning
El aprendizaje por refuerzo (RL) es un enfoque de la inteligencia artificial basado en la idea de que un sistema puede aprender a actuar a través de la experiencia. Un agente observa un entorno, ejecuta acciones y recibe un refuerzo (premios o castigos). A lo largo del tiempo, ajusta su comportamiento para maximizar la recompensa acumulada.
Lo más característico del RL es que no necesita datos etiquetados previamente: aprende interactuando, como lo haría una persona que prueba, se equivoca y corrige.
Entre sus aplicaciones prácticas destacan:
- Robótica: robots que aprenden a caminar, manipular objetos o colaborar con humanos.
- Vehículos autónomos: toma de decisiones en situaciones cambiantes.
- Juegos: desde Atari hasta Go y StarCraft II, donde el RL ha superado a jugadores humanos.
- Optimización industrial y energética: control de procesos, redes eléctricas o inventarios.
Sin embargo, el RL enfrenta desafíos: los algoritmos suelen ser computacionalmente costosos, dependen en gran medida del diseño correcto de la función de recompensa y pueden producir políticas poco comprensibles para los humanos.
Hoy en día, la combinación de RL con redes neuronales profundas —el llamado Deep Reinforcement Learning— ha permitido avances en campos complejos y dinámicos, convirtiéndose en una de las áreas más activas de la investigación en IA.
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