Descripción: Los Agentes de Aprendizaje por Refuerzo son entidades que interactúan con su entorno para aprender comportamientos óptimos a través de un proceso de prueba y error. Estos agentes toman decisiones basadas en el estado actual del entorno y reciben recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. A través de este mecanismo, los agentes buscan maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo. Este enfoque se basa en la teoría del aprendizaje por refuerzo, que se inspira en la psicología conductual, donde el comportamiento se modifica en función de las consecuencias que lo siguen. Los agentes pueden ser simples, como un algoritmo que juega un juego de mesa, o complejos, como sistemas que controlan robots o vehículos autónomos. La adaptabilidad y la capacidad de aprender de la experiencia son características clave de estos agentes, lo que les permite mejorar su rendimiento en tareas específicas sin necesidad de supervisión directa. En el contexto de modelos generativos y aprendizaje no supervisado, los agentes de aprendizaje por refuerzo pueden ser utilizados para explorar y generar nuevas soluciones en entornos complejos, donde las reglas no están completamente definidas y el aprendizaje se produce a través de la interacción continua con el entorno.
Historia: El concepto de aprendizaje por refuerzo se remonta a la década de 1950, cuando se comenzaron a desarrollar modelos matemáticos para entender el comportamiento de los organismos. Sin embargo, fue en la década de 1980 cuando se formalizó el aprendizaje por refuerzo como un campo de estudio dentro de la inteligencia artificial, con el trabajo pionero de Richard Sutton y Andrew Barto. En 1996, Sutton y Barto publicaron el libro ‘Reinforcement Learning: An Introduction’, que se convirtió en un texto fundamental en el área. Desde entonces, el aprendizaje por refuerzo ha evolucionado significativamente, especialmente con el auge de las redes neuronales y el aprendizaje profundo en la última década.
Usos: Los Agentes de Aprendizaje por Refuerzo se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo el control de robots, la optimización de sistemas de recomendación, la gestión de recursos en redes de telecomunicaciones y el desarrollo de videojuegos. También se aplican en la conducción autónoma, donde los vehículos aprenden a navegar en entornos complejos, y en la atención médica, donde pueden ayudar a personalizar tratamientos basados en la respuesta del paciente.
Ejemplos: Un ejemplo notable de un Agente de Aprendizaje por Refuerzo es AlphaGo, desarrollado por DeepMind, que logró vencer a campeones mundiales en el juego de Go. Otro ejemplo es OpenAI Five, un sistema que juega Dota 2 y ha demostrado un rendimiento sobresaliente contra jugadores profesionales. Además, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan en la robótica para enseñar a los robots a realizar tareas complejas, como la manipulación de objetos.
