Descripción: La recompensa negativa es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo, que se refiere a una penalización impuesta a un agente cuando este toma una acción indeseable. Este tipo de retroalimentación tiene como objetivo desincentivar comportamientos no deseados, promoviendo así un aprendizaje más eficiente. En el contexto del aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con un entorno y toma decisiones basadas en las recompensas o penalizaciones que recibe. La recompensa negativa actúa como un mecanismo de corrección, guiando al agente hacia acciones más beneficiosas y alejándolo de aquellas que resultan en consecuencias desfavorables. Este enfoque se basa en la premisa de que los agentes aprenderán a evitar acciones que les generen penalizaciones, optimizando su comportamiento a lo largo del tiempo. La recompensa negativa es especialmente relevante en entornos donde las decisiones pueden tener un impacto significativo, como en la robótica, los videojuegos y la inteligencia artificial. Al proporcionar una estructura clara de consecuencias, se facilita el proceso de aprendizaje, permitiendo que los agentes desarrollen estrategias más efectivas y adaptativas. En resumen, la recompensa negativa es una herramienta clave en el aprendizaje por refuerzo, que ayuda a moldear el comportamiento de los agentes mediante la penalización de acciones indeseables.
