Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo Recurrente es un marco que combina el aprendizaje por refuerzo con redes neuronales recurrentes, permitiendo a los agentes aprender a tomar decisiones en entornos donde la información es secuencial y temporalmente dependiente. Este enfoque es particularmente útil en situaciones donde las decisiones pasadas influyen en las futuras, como en aplicaciones de inteligencia artificial, juegos, robótica y procesamiento de lenguaje natural. Las redes neuronales recurrentes (RNN) son capaces de mantener un estado interno que captura información sobre eventos anteriores, lo que les permite manejar secuencias de datos de longitud variable. Al integrar estas redes con el aprendizaje por refuerzo, se logra un sistema que no solo optimiza las decisiones basadas en recompensas inmediatas, sino que también considera el contexto histórico de las acciones. Esto resulta en un aprendizaje más robusto y efectivo en tareas complejas que requieren memoria y planificación a largo plazo. La combinación de estas dos tecnologías ha abierto nuevas posibilidades en la inteligencia artificial, permitiendo a los agentes aprender de manera más eficiente en entornos dinámicos y cambiantes.
Historia: El concepto de Aprendizaje por Refuerzo Recurrente ha evolucionado a partir de los avances en el aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales recurrentes. El aprendizaje por refuerzo, que se remonta a la década de 1950, ha visto un resurgimiento en la última década gracias a la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y potentes capacidades computacionales. Las redes neuronales recurrentes, por su parte, fueron introducidas en los años 80, pero su uso se popularizó en la década de 2010 con el auge del aprendizaje profundo. La combinación de ambas disciplinas ha permitido abordar problemas complejos que requieren memoria y contexto, como el procesamiento de lenguaje natural y la robótica.
Usos: El Aprendizaje por Refuerzo Recurrente se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la robótica, donde los robots deben aprender a interactuar con su entorno de manera efectiva. También se aplica en el procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a los modelos entender y generar texto de manera coherente. Además, se utiliza en juegos y simulaciones, donde los agentes deben tomar decisiones en tiempo real basadas en información pasada.
Ejemplos: Un ejemplo de Aprendizaje por Refuerzo Recurrente es el uso de RNN en juegos como ‘Atari’, donde los agentes aprenden a jugar observando el estado del juego a lo largo del tiempo. Otro ejemplo es en la robótica, donde un robot utiliza este enfoque para navegar en un entorno desconocido, recordando sus acciones pasadas para mejorar su rendimiento.
