Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje en el cual las máquinas y los sistemas son capaces de aprender por medio del proceso de prueba y error. Es uno de los grandes avances en el campo de aplicación de la inteligencia artificial.

En otras palabras, el aprendizaje por refuerzo es un sistema de aprendizaje autónomo o una rama de machine learning. Puesto que, la misma máquina es la responsable de guiar su proceso de aprendizaje.

Para ello, la máquina o el agente tiene que explorar e interactuar en un entorno desconocido. Luego, debe decidir las acciones que debe realizar por medio de la prueba y el error. El agente aprende porque cuando ejecuta una acción acertada recibe recompensa, de lo contrario recibe una penalización. Por lo que va acumulando experiencias para mejorar sus estrategias de acción y alcanzar la máxima recompensa.

También se puede decir que, el aprendizaje por refuerzo es una forma como el ser humano puede aprender de manera autónoma, auxiliándose del uso de una máquina. Dado que, la máquina va dirigiendo todo el proceso del aprendizaje de acuerdo con los aciertos y errores que se producen.

Sin duda, uno de los beneficios más importantes del aprendizaje por refuerzo es que todos somos capaces de aprender mediante la utilización de este sistema. Debido a que, tanto los seres humanos, los animales, e inclusive las máquinas, podemos aprender por medio de los premios y los castigos.

Desde el punto de vista de la tecnología, resulta ser un mecanismo sencillo. Porque la máquina puede operar eficientemente sin una gran cantidad de datos. Las máquinas están programadas para tomar una decisión de acuerdo con la situación de acierto o del error. Fundamentalmente, se dan recompensas cuando se realiza una acción de acierto y esto permite dar un refuerzo adecuado al objetivo esperado. Mientras que, si se produce un error, se otorga una penalización.

Además, el agente que aprende, lo que debe hacer primero es entrar a explorar un entorno que desconoce. Luego, decide qué acción tomar. De acuerdo con cada acción recibe una recompensa si acierta. O bien, una penalización si comete un error. Esto permite dar una retroalimentación inmediata, de esa forma el agente buscará maximizar las recompensas.

1. ¿Qué relación tiene la psicología conductista y el aprendizaje por refuerzo?

Es importante aclarar que, la psicología conductista nos explica las leyes que gobiernan la conducta humana voluntaria. Esto nos ayuda a comprender que para que se pueda llevar a cabo el aprendizaje por refuerzo, nos tenemos que basar en el condicionamiento operante.

En efecto, el condicionamiento operante es un sistema de aprendizaje que hace que las personas aprendan a repetir acciones que le proveen una gratificación. Así mismo, que dejen de realizar acciones que les provocan algo indeseable o insatisfactorio. Como consecuencia, la gratificación refuerza el aprendizaje.

2. El aprendizaje de refuerzo y la inteligencia artificial

Anteriormente, explicamos cómo aprenden los seres humanos por el sistema de aprendizaje por refuerzo. Ahora, el aprendizaje por refuerzo también puede ser aplicado a la inteligencia artificial. Esto significa que una máquina también puede aprender de su propia experiencia. Para ello, necesita interactuar con el entorno hasta alcanzar el comportamiento apropiado.

Por supuesto, la máquina necesita disponer de cierta información, luego lleva a cabo una serie de acciones. Estas acciones las repetirá en la medida que obtenga una recompensa o un estímulo positivo.

a. ¿Qué elementos se necesitan para el aprendizaje de refuerzo?

Los elementos que se necesitan para lograr el aprendizaje de refuerzo son los siguientes:

• Un agente: El agente es el modelo que se espera entrenar para que sea capaz de llegar a tomar decisiones.
• El ambiente: Por su parte, el ambiente se refiere al entorno donde el agente puede interactuar y moverse. Por esa razón, el ambiente contiene reglas y limitaciones para poder interactuar.

b. ¿Qué nexos de relación deben existir?

Adicionalmente, se requiere que existan ciertos nexos para que se pueda dar el proceso de aprendizaje de la máquina. Dado que, en el proceso de relación se debe dar una retroalimentación pronta y efectiva. Entre los nexos que se necesitan encontramos:

• Acciones: Representa todas las alternativas posibles que puede escoger el agente al momento de tomar una decisión determinada.
• Estado del ambiente: Son todos los indicadores de las variables que conforman el ambiente en un momento determinado.
• Recompensas y castigos: Cualquier decisión o acción que tome el agente implica recibir un premio o una penalización. Así, el agente sabrá si lo que está haciendo es correcto o incorrecto.

3. ¿Qué pasos se siguen en el aprendizaje por refuerzo?

Los pasos que se siguen para conseguir el aprendizaje por refuerzo son:

• El agente observa el entorno.
• El agente decide cómo actuar.
• Cada acción realizada por el agente modifica el entorno.
• De acuerdo con esta acción, el agente recibe una recompensa o un castigo.
• El agente aprende de estas experiencias y va depurando su estrategia.
• El agente repite sus acciones hasta que mejora y maximiza su estrategia.

Claramente, el agente tiene que seguir una secuencia de acciones que le llevarán a obtener la recompensa total máxima.

4. Características del aprendizaje por refuerzo

Entre las principales características del aprendizaje por refuerzo encontramos:

• Es un método de aprendizaje que se fundamenta en las leyes de la psicología conductista.
• Es un sistema de aprendizaje que se guía por medio de recompensas y castigos.
• No necesita tener conocimiento anterior, porque se comienza desde cero. Quiere decir que no se requiere tener una base de datos históricos.
• El agente aprende de la experiencia y mejora su estrategia de acción.
• El agente repite aquellas acciones con las cuales recibe gratificación y evita realizar las acciones que ocasionan una penalización.

5. ¿Cuáles son las aplicaciones del aprendizaje por refuerzo?

Entre sus principales aplicaciones encontramos:

• Sistemas de navegación autónomos: Como es el caso de robots, drones y automóviles.
• En el campo de la medicina: Puede utilizarse para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Haciendo un seguimiento específico para cada paciente.
• Diseño de diversos materiales y bienes: Esto permite la reducción de costos y perfeccionar sus beneficios.
• Para generar estrategias: Por ello, se puede emplear en el sector público y privado, lo que ayuda a definir estrategias o políticas que resulten eficientes en acciones de entornos concretos.

Conclusión

En conclusión, se puede afirmar que el aprendizaje de refuerzo es un método de aprendizaje en el que las máquinas aprenden y mejoran sus estrategias. Esto lo logran aprovechando la experiencia que van acumulando. Es un método muy simple porque solo se necesita que se dé una serie de indicaciones para poder aprender por medio del sistema de prueba y error.