El aprendizaje por refuerzo está detrás de la inteligencia que da vida a muchos videojuegos modernos. Esta técnica de machine learning, que entrena agentes mediante recompensas por sus acciones, ha sido clave en el avance de una industria que hoy supera incluso al cine. Según Statista, en 2023 el mercado global de videojuegos alcanzó un valor aproximado de US$ 249 600 millones, con China y Estados Unidos liderando en ingresos.
Para lograr experiencias más inmersivas y realistas, este segmento depende del desarrollo constante de tecnologías tanto en materia de software como hardware. Y aunque el concepto de aprendizaje por refuerzo se ha vuelto popular en los últimos años, sus raíces se remontan décadas atrás. Como lo explica Richard S. Sutton, pionero en el área: “El aprendizaje por refuerzo es aprender a través de la interacción para maximizar una señal numérica de recompensa”.
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Definición del aprendizaje por refuerzo
Un videojuego es el ejemplo más cercano para describir al aprendizaje por refuerzo. Sin embargo, esta técnica aparece en muchas otras disciplinas. Antes de profundizar en este punto, es necesario establecer un marco teórico sobre a qué nos referimos cuando hablamos de esto.
Según la Universidad de Santa Clara en California, Estados Unidos, el aprendizaje por refuerzo, conocido en inglés como reinforcement learning:
El aprendizaje por refuerzo es un método para entrenar software para que tome decisiones óptimas según sus objetivos. Mientras las buenas decisiones se recompensan, las malas se ignoran.
Esencialmente, es una rama de la inteligencia artificial que se destaca en aplicaciones como la robótica y el entretenimiento; pero se han visto casos de uso en áreas como la salud, en donde profundizaremos más adelante.
Como destaca otro experto en la temática, Satinder Singh, “el aprendizaje por refuerzo nos permite crear agentes inteligentes que pueden aprender a través de la experiencia y mejorar continuamente su rendimiento en tareas complejas”.
Esta capacidad de aprendizaje autónomo y adaptativo hace que sea una herramienta poderosa en la creación de sistemas inteligentes, capaces de enfrentar desafíos del mundo real, además del virtual.
Diferencia entre tipos de aprendizaje de ML
Mientras el aprendizaje por refuerzo hace que los agentes aprendan de forma autónoma con técnicas como la retroalimentación o la prueba y error; existen dos métodos más de aprendizaje que se pueden considerar a la hora de desarrollar un sistema de machine learning.
A continuación, un cuadro comparativo detalla las principales diferencias entre aprendizaje por refuerzo, supervisado y no supervisado, según IBM:
| Característica | Aprendizaje supervisado | Aprendizaje no supervisado | Aprendizaje por refuerzo |
| Datos de entrada | Datos etiquetados manualmente | Datos sin etiquetas | Secuencias de estado-acción-recompensa |
| Objetivo | Predecir o clasificar | Descubrir patrones ocultos | Aprender a tomar decisiones para maximizar recompensa acumulada |
| Dependencia entre registros | Independientes | Independientes | Interdependientes (secuencias temporales) |
| Mecanismo de aprendizaje | Ajuste del modelo para maximizar precisión | Descubrimiento de estructura interna | Aprendizaje autónomo por prueba y error con retroalimentación |
| Uso de etiquetas o recompensas | Sí, etiquetas correctas o incorrectas | No utiliza etiquetas | No hay supervisor humano; agentes aprenden explorando consecuencias |
| Ejemplos comunes | Clasificación de imágenes; reconocimiento de voz | Clustering; reducción de dimensionalidad | Juegos; robótica; control de sistemas |
| Relación con aprendizaje autosupervisado | No relacionado directamente | Autosupervisado usa pseudoetiquetas | No genera ni usa pseudoetiquetas |
Tipos de algoritmo en el aprendizaje por refuerzo
En el campo del machine learning, los algoritmos son una de las columnas más importantes que permiten su funcionamiento; aunque no la única. Estas instrucciones, aplicadas al aprendizaje por refuerzo, se encargan de determinar cómo los agentes toman decisiones para cumplir una tarea determinada.
Estos enfoques funcionan a través de recompensas. Pero existen casos en donde al algoritmo algoritmo no se le indica explícitamente qué acciones realizar, sino que debe descubrir cuál le proporciona la mayor recompensa mediante ensayo y error.
Políticas de gradientes
La Academia Europea de Certificación en Tecnologías de la Información (EITCA) define las políticas de gradientes como métodos dentro del aprendizaje por refuerzo que optimizan directamente la política del agente.
El propósito principal del gradiente de políticas es hallar una política óptima que maximice la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.
Algoritmo Épsilon – Greedy (exploración vs explotación)
Este algoritmo es un enfoque clásico del aprendizaje por refuerzo. Es el caso que no especifica explícitamente qué acción debe tomar en cada estado. En lugar de ello, el agente aprende mediante un proceso de prueba y error.
Mediante exploración y explotación, el agente determina qué acción genera la mayor recompensa, asignando valores a cada acción hasta encontrar la más adecuada, explica Geeks for Geeks.
Q-Learning
El Q-learning es un algoritmo fundamental dentro del aprendizaje por refuerzo el cual se basa en la dinámica de aprendizaje por prueba y error. Según la Fundación Bankinter, su objetivo es descubrir la estrategia más adecuada para guiar las acciones del agente.
De este modo, el agente maximiza el valor esperado de las recompensas. Este algoritmo utiliza una tabla que almacena el valor Q de cada acción en cada estado, es decir, la utilidad o ganancia esperada. De tal modo, emplea esta tabla para elegir la ruta que ofrece la mayor recompensa acumulada.
Método Monte Carlo
El método Monte Carlo es una técnica estadística y computacional esencial en el aprendizaje por refuerzo, utilizado para estimar valores y tomar decisiones óptimas. Se emplea para estimar la función de valor de un estado o la política óptima, simulando múltiples episodios de interacción del agente con el entorno.
En este proceso, el agente realiza una secuencia de interacciones, tomando acciones y recibiendo recompensas del entorno. Posteriormente, se calcula la recompensa acumulada (retorno), la cual se emplea para actualizar las estimaciones de la función de valor o para mejorar la política de decisión.
Una ventaja clave del método Monte Carlo radica en que no exige un modelo completo del entorno, lo que lo hace aplicable en situaciones donde no se dispone de información previa sobre la dinámica ambiental. No obstante, puede requerir un alto número de episodios para obtener estimaciones precisas, lo cual puede ser computacionalmente costoso.
Ventajas del aprendizaje por refuerzo y su aplicación práctica
El aprendizaje por refuerzo ofrece ventajas significativas:
- Resolución de problemas complejos: aborda desafíos del mundo real que son difíciles de solucionar con técnicas convencionales
- Precisión similar al aprendizaje humano: al imitar el proceso de aprendizaje humano, ofrece resultados más precisos y adaptativos
- Resultados a largo plazo: permite alcanzar objetivos y recompensas a largo plazo, maximizando así los beneficios en diferentes contextos
Premios y castigos: Aprendizaje en agentes inteligentes
Desde el inicio, nuestro agente inicia su tarea sin conocimiento ni orientación sobre cómo proceder. Al principio, toma acciones de manera aleatoria y recibe retroalimentación en forma de recompensas. A medida que interactúa, el agente observa qué acciones generan resultados positivos o negativos.
Por ejemplo, si la acción “A” le otorga una recompensa de 100 puntos, el agente puede repetir esta acción para obtener más puntos, aunque esto podría limitarlo y dificultar la consecución del objetivo general deseado. Por ende, encontrar un equilibrio entre explorar lo desconocido y explotar los recursos conocidos en el entorno es crucial, conocido como el dilema de exploración/explotación.
El agente explora el entorno, aprende a moverse y obtener recompensas mientras evita penalizaciones. Con el tiempo, acumula este conocimiento en políticas, que son reglas que orientan su comportamiento.
Sin embargo, es probable que el agente falle o pierda muchas veces al principio del entrenamiento. Por lo tanto, es necesario entrenarlo repetidamente, cometiendo errores y aciertos, para que pueda desarrollar políticas efectivas y convertirse en un agente competente.
Completar tareas mediante el modelo de recompensa
Para ello, se adopta un enfoque de aprendizaje por refuerzo. La máquina interactúa con su entorno, ejecutando acciones y recibiendo recompensas en función de su desempeño.
Al recibir retroalimentación en forma de recompensas, la máquina ajusta su comportamiento para maximizar la recompensa acumulada a largo plazo. Con cada interacción, aprende a tomar decisiones óptimas que conduzcan a obtener las recompensas deseadas.
Así, el modelo de recompensa dirige el proceso de aprendizaje de la máquina para completar tareas de manera efectiva y eficiente.
Mejorar algoritmos con reglas de retroalimentación
Para aumentar la precisión de otros algoritmos, es posible integrar reglas de retroalimentación. Esto implica suministrar información adicional o correcciones al algoritmo durante su proceso de aprendizaje.
Al hacerlo, el algoritmo puede ajustar sus predicciones o decisiones, mejorando así su precisión.
La retroalimentación puede provenir de diversas fuentes, como expertos humanos, etiquetas adicionales o validaciones cruzadas. Al incorporar este tipo de reglas de feedback, los algoritmos pueden adaptarse y aprender de manera más precisa y efectiva en diferentes dominios de aplicación.
Uso de agentes autónomos para experimentos en entornos virtuales
Los agentes autónomos se emplean para realizar experimentos en entornos virtuales, lo que posibilita una investigación controlada y segura. Estos agentes son programas de software capaces de interactuar con el entorno virtual, tomar decisiones y aprender de sus experiencias.
Al simular situaciones complejas, los investigadores pueden evaluar el rendimiento de los agentes en diferentes escenarios y ajustar sus algoritmos y estrategias en consecuencia. Esto ofrece una manera eficiente y escalable de explorar y comprender el comportamiento de los agentes en entornos variados, sin los riesgos o limitaciones asociadas con los experimentos en el mundo real.
Ambiente de Markov como herramienta
El ambiente de Markov es una herramienta fundamental en el aprendizaje por refuerzo. Este modelo matemático describe la interacción de un agente con su entorno en forma de estados y acciones. Su propiedad clave radica en que la transición de un estado a otro depende únicamente del estado actual y la acción tomada, sin tener en cuenta la historia pasada.
Esta característica simplifica el proceso de toma de decisiones del agente, ya que solo necesita considerar el estado actual para elegir la acción óptima. Esto permite a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo modelar y predecir el comportamiento del agente, optimizando su política para maximizar las recompensas a largo plazo.
Comparación y análisis en experimentos no supervisados
En los experimentos no supervisados, la comparación de resultados y el análisis de tendencias desafían el enfoque tradicional de evaluación de algoritmos. A diferencia de los experimentos supervisados, donde se tienen etiquetas de referencia para evaluar el rendimiento, en los no supervisados se busca descubrir patrones y estructuras desconocidas en los datos.
La evaluación se basa en métricas como la coherencia interna, la estabilidad y la interpretabilidad de los resultados. El análisis de tendencias se centra en identificar cambios y evoluciones en los datos a lo largo del tiempo. Estas técnicas permiten descubrir conocimientos valiosos sin la necesidad de un conocimiento previo o etiquetas de referencia.
Componentes esenciales para maximizar la eficacia del refuerzo
El seguimiento, medición y mejora continua son componentes esenciales para maximizar la eficacia del aprendizaje por refuerzo. Estas prácticas permiten evaluar el desempeño del agente, identificar áreas de mejora y ajustar su comportamiento en consecuencia.
Como señala Richard S. Sutton, el destacado investigador en aprendizaje por refuerzo, “la mejora continua es fundamental para el aprendizaje por refuerzo. Los algoritmos de refuerzo son inútiles sin el ciclo de mejora de la política y la evaluación de su eficacia”.
Legislación en el aprendizaje por refuerzo generativo
La legislación en el aprendizaje por refuerzo generativo plantea desafíos. Según la Oficina de Copyright de Estados Unidos, los productos generados por algoritmos no tienen protección de propiedad intelectual al no ser creaciones humanas.
Algunos artistas reclaman una compensación justa por el uso de sus obras en la capacitación de algoritmos. La inspiración artística y la imitación de estilos plantean matices legales. Sin embargo, abusar de estas herramientas para evadir derechos de propiedad intelectual es problemático.
Por estos motivos, se requiere un equilibrio entre el acceso a creaciones y el respeto a los derechos. La legislación actual puede no estar actualizada para abordar estos desafíos, lo que requerirá reflexiones adicionales y sentido común en el uso ético y legal de las tecnologías generativas.
Cómo se aplica en la vida real
Ya mencionamos que los videojuegos son el ejemplo más popular. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden ser utilizados para desarrollar agentes de inteligencia artificial que aprendan a jugar juegos de lógica, como el ajedrez o el Go, para mejorar continuamente sus estrategias.
Sin embargo, existen muchos campos de estudio más.
Robótica
En el campo de la robótica, los robots autónomos pueden utilizar el aprendizaje por refuerzo para aprender a navegar en entornos desconocidos, como hogares o almacenes, evitando obstáculos y optimizando rutas para entregar paquetes de manera eficiente.
Automatización industrial
Respecto a la automatización industrial, esta técnica se adopta cada vez más ya que mejora las estrategias de control sin requerir una programación particular. Esto se refleja en la cantidad de robots que se utilizan en las fábricas hoy día:
En 2023, la Federación Internacional de Robótica (IFR) reportó más de 4.28 millones de robots industriales en todo el mundo, un aumento del 10%.
Medicina y ciencia
Dice una publicación de la revista científica Nature que el aprendizaje por refuerzo puede aplicarse también a la medicina para ayudar a médicos y científicos a desarrollar mejor sus tareas.
Un agente puede sugerir al médico planes de tratamiento personalizado para cada paciente. Por ejemplo, ajustar dosis de sedantes a personas internadas; personalizar regímenes de quimioterapia a pacientes con cáncer y gestionar de forma automática la dosis de insulina a diabéticos.
Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje por refuerzo
¿Qué requisitos técnicos necesita una empresa para implementar aprendizaje por refuerzo?
Es fundamental contar con infraestructura de cómputo escalable (GPUs/TPUs), entornos simulados, flujos de datos continuos y marcos como TensorFlow o PyTorch. También se requiere personal especializado en ingeniería de datos y ML.
¿Cómo se mide el retorno de inversión (ROI) del aprendizaje por refuerzo en un entorno empresarial?
El ROI se mide por mejoras en eficiencia operativa, reducción de errores humanos y optimización de procesos clave. Empresas con sistemas RL maduros reportan hasta 20% de ahorro en decisiones automatizadas.
¿Qué ventajas ofrece el aprendizaje por refuerzo frente a otros modelos de machine learning en operaciones críticas?
El aprendizaje por refuerzo es ideal para entornos dinámicos donde las decisiones afectan resultados futuros, como logística, trading o mantenimiento predictivo. Su capacidad adaptativa permite respuestas más precisas con el tiempo.
¿Cómo puede aplicarse el aprendizaje por refuerzo en ciberseguridad empresarial?
Puede entrenar agentes para detectar patrones anómalos, responder a incidentes en tiempo real y optimizar firewalls adaptativos. Su capacidad de aprendizaje continuo lo hace efectivo frente a amenazas emergentes.
