Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL, por sus siglas en inglés) es un enfoque dentro del aprendizaje por refuerzo donde múltiples agentes interactúan entre sí y con un entorno compartido. En este contexto, cada agente toma decisiones basadas en su propia experiencia y en la información que recibe de otros agentes, lo que introduce una complejidad adicional en el proceso de aprendizaje. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, donde un único agente busca maximizar su recompensa, en el MARL los agentes deben considerar no solo sus propias acciones, sino también cómo estas afectan a los demás y cómo las acciones de los otros influyen en su propio rendimiento. Este tipo de aprendizaje se aplica en escenarios donde la cooperación y la competencia son factores clave, como en juegos, robótica y sistemas económicos. Las características principales del MARL incluyen la necesidad de comunicación entre agentes, la adaptación a estrategias cambiantes de otros agentes y la capacidad de aprender en entornos dinámicos. La relevancia del MARL radica en su potencial para resolver problemas complejos que requieren la colaboración de múltiples entidades, lo que lo convierte en un área de investigación activa y prometedora en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Historia: El concepto de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente comenzó a tomar forma en la década de 1990, cuando los investigadores comenzaron a explorar cómo múltiples agentes podían aprender y colaborar en entornos complejos. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de Gerald Tesauro en 1994, quien aplicó el aprendizaje por refuerzo en un entorno de juego de backgammon, aunque su enfoque era un solo agente. A medida que la investigación avanzaba, se empezaron a desarrollar algoritmos específicos para entornos multiagente, como el algoritmo de Q-learning multiagente. En la década de 2000, el interés por el MARL creció significativamente, impulsado por el desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo que permitieron a los agentes aprender de experiencias más complejas y en entornos más dinámicos.
Usos: El Aprendizaje por Refuerzo Multiagente se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la robótica colaborativa, donde múltiples robots deben trabajar juntos para completar tareas. También se aplica en sistemas de tráfico inteligente, donde varios vehículos deben coordinarse para optimizar el flujo de tráfico. En el ámbito de los videojuegos, el MARL permite que los personajes controlados por inteligencia artificial interactúen de manera más realista entre sí y con los jugadores. Además, se utiliza en la simulación de mercados económicos, donde múltiples agentes representan diferentes actores económicos que interactúan entre sí.
Ejemplos: Un ejemplo notable de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente es el uso de algoritmos en la robótica, donde varios robots aprenden a colaborar en tareas como la recolección de objetos o la exploración de entornos. Otro ejemplo es el juego de ‘StarCraft II’, donde se han desarrollado agentes que compiten entre sí y aprenden estrategias complejas. En el ámbito de la economía, se han creado simulaciones de mercados donde agentes virtuales interactúan para modelar comportamientos económicos y prever tendencias del mercado.
