¿Alguna vez te has preguntado cómo los robots aprenden a caminar por sí solos o a jugar juegos como el ajedrez y ganar contra grandes maestros?
Lo hacen a través del fascinante mundo del Reinforcement Learning o aprendizaje por refuerzo.
En este artículo, te llevaré a un emocionante viaje para entender qué es y cómo funciona este concepto que está transformando la inteligencia artificial.
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¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?
El Aprendizaje por Refuerzo es una perspectiva revolucionaria en el campo de la inteligencia artificial que permite a robots y agentes aprender a partir de las consecuencias de sus acciones, sin necesidad de instrucciones explícitas.
Imagina a un robot explorando un laberinto.
Cada paso que lo acerca a la salida aumenta su puntuación, mientras que cada movimiento que lo aleja la reduce. De esta manera, el robot ‘aprende’ a navegar el laberinto a través de un sistema de recompensas y penalizaciones. No se le proporcionan reglas precisas, sino que desarrolla su estrategia a través de la experiencia directa, mejorando constantemente su rendimiento a medida que continúa explorando.
Paralelismo con la Vida Cotidiana
Este proceso es muy similar a cómo aprendemos a montar en bicicleta.
Al principio, nos caemos, pero con la práctica y algunas rodillas raspadas, aprendemos a mantener el equilibrio. No seguimos un conjunto de reglas rígidas; simplemente entendemos que mantenernos en la bicicleta nos recompensa con la capacidad de avanzar y disfrutar del paseo, mientras que caerse resulta en una penalización en forma de dolor y retraso.
Aprendizaje Supervisado, no Supervisado y por Refuerzo
Es importante entender cómo se diferencia el aprendizaje por refuerzo de otros enfoques como el Aprendizaje Supervisado y el No Supervisado:
- Aprendizaje Supervisado: En este caso, es como tener un ‘profesor’. Te proporcionan datos etiquetados, que son como ejemplos con respuestas correctas. Por ejemplo, si estás aprendiendo a identificar frutas, se te mostrará una manzana etiquetada como ‘manzana’ y una banana etiquetada como ‘banana’. Tu tarea consiste en aprender a clasificarlas correctamente.
- Aprendizaje No Supervisado: Aquí no hay etiquetas ni respuestas correctas proporcionadas. Es como ser arrojado a una ciudad desconocida y tener que entender su estructura por ti mismo. Los datos no vienen con ‘instrucciones’; debes encontrar patrones y estructuras por tu cuenta.
- Aprendizaje por Refuerzo: En este enfoque, tampoco hay etiquetas ni respuestas predefinidas. Es más como aprender a jugar un videojuego: tomas decisiones (acciones) y, en función de los resultados, obtienes puntos o pierdes vidas (recompensas o penalizaciones). Descubres las ‘reglas’ a través de la experiencia.
Evolución del Aprendizaje por Refuerzo
El Aprendizaje por Refuerzo ha causado un gran impacto en los juegos de estrategia, donde las computadoras ahora superan a los mejores humanos. Desde la victoria de Deep Blue en 1997 sobre el campeón mundial de ajedrez hasta el sorprendente triunfo de AlphaGo de DeepMind en 2016 en el juego de Go, la IA ha demostrado su capacidad para aprender estrategias innovadoras y creativas.
En la actualidad, los ordenadores derrotan a los mejores jugadores en juegos como Mario, Quake, Dota 2 y muchos más. Además, se aplica en campos como la conducción autónoma, la gestión de la energía, la automatización industrial, la medicina y el descubrimiento de nuevos fármacos. El aprendizaje por refuerzo es un campo en constante crecimiento y seguiremos viendo su influencia en el futuro.
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