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El mundo de fantasía del aprendizaje por refuerzo: ¿cómo aprenden los agentes inteligentes en entornos dinámicos?
En el vasto campo del aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo (RL) se destaca y se ha convertido en una tecnología importante para que los agentes inteligentes aprendan a maximizar las señales de recompensa en entornos dinámicos. El aprendizaje por refuerzo no es sólo uno de los tres paradigmas básicos del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado, sino que también ha demostrado sus poderosas capacidades en muchos campos de aplicación.
El aprendizaje por refuerzo es un campo interdisciplinario de aprendizaje automático y control óptimo que resalta cómo actúan los agentes inteligentes en su entorno.
La característica principal del aprendizaje por refuerzo es que no requiere pares de entrada-salida etiquetados ni correcciones explícitas para guiar el proceso de aprendizaje. A diferencia del aprendizaje supervisado, que se basa en el etiquetado de datos, el aprendizaje por refuerzo se centra en el equilibrio entre la exploración (explorar áreas desconocidas) y la explotación (utilizar información conocida) para maximizar las recompensas acumulativas. Este equilibrio entre exploración y explotación se denomina dilema exploración-explotación.
El funcionamiento del aprendizaje por refuerzo suele basarse en el proceso de decisión de Markov (MDP), que permite que muchos algoritmos de aprendizaje por refuerzo apliquen técnicas de programación dinámica. En comparación con los métodos tradicionales de programación dinámica, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo no supone que se conozca el modelo matemático del proceso de decisión de Markov, lo que lo hace más flexible cuando se trata de MDP grandes o complejos.
El propósito del aprendizaje por refuerzo es permitir que el agente aprenda una estrategia óptima (o casi óptima) para maximizar la función de recompensa o las señales de refuerzo proporcionadas por otros usuarios. Este proceso es similar al aprendizaje por refuerzo en el comportamiento animal.
Durante el aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con el entorno en cada paso de tiempo discreto. Siempre que el agente recibe el estado actual y la recompensa, realiza una selección de acción basada en los datos conocidos. A medida que interactúa con el entorno, el agente aprende qué acciones conducen a mayores recompensas acumulativas. Este proceso es similar a cómo los cerebros biológicos interpretan las señales de dolor y hambre como refuerzo negativo, y el placer y la ingesta de alimentos como refuerzo positivo.
Para los agentes de aprendizaje por refuerzo, buscar estrategias de aprendizaje es su tarea principal. Esta estrategia está diseñada para maximizar la recompensa acumulativa esperada. Cuando se compara el desempeño de un agente con su comportamiento completamente óptimo, la diferencia en su desempeño se llama arrepentimiento. Los agentes deben considerar las consecuencias a largo plazo mientras enfrentan potencialmente valores negativos para obtener recompensas inmediatas, lo que hace que el aprendizaje por refuerzo sea particularmente adecuado para lidiar con el equilibrio entre recompensas a largo y corto plazo.
El aprendizaje por refuerzo se utiliza ampliamente en una variedad de problemas, incluido el almacenamiento de energía, el control de robots, la generación de energía fotovoltaica e incluso los sistemas sin conductor.
En el proceso de equilibrio entre exploración y explotación, uno de los desafíos que enfrenta el aprendizaje por refuerzo es cómo explorar eficazmente el entorno para obtener la política óptima. Investigaciones anteriores han revelado el problema de los bandidos con múltiples brazos y el equilibrio entre exploración y explotación de los procesos de decisión de Markov en el espacio de estados finitos. Para promover la eficacia, los agentes deben tener mecanismos de exploración inteligentes. Actuar al azar, sin tener en cuenta la distribución de probabilidad estimada, a menudo no funciona bien.
El método típico de exploración y explotación es la estrategia ε-codiciosa. Esta estrategia selecciona acciones en función de una cierta probabilidad, lo que garantiza que el agente inteligente pueda hacer pleno uso de los datos conocidos mientras explora aleatoriamente. Esto tiene un significado positivo para mejorar la eficiencia del aprendizaje en la operación real.
Con el desarrollo gradual de la tecnología, las estrategias de aprendizaje por refuerzo se han vuelto cada vez más complejas. Por ejemplo, indicadores como la función de valor de estado y la función de valor de acción ayudan a los agentes a evaluar mejor el valor de cada estado o acción y guían aún más la selección de acciones.
El uso de muestras para optimizar el rendimiento y el uso de la aproximación de funciones para manejar entornos a gran escala son dos elementos centrales poderosos del aprendizaje por refuerzo.
Las técnicas de aprendizaje por refuerzo en evolución también enfrentan muchos desafíos potenciales. Cómo lograr un aprendizaje eficaz en el espacio de estados y el espacio de acción de alta dimensión y aplicar estas teorías a problemas del mundo real es uno de los puntos críticos de la investigación actual. En diversos tipos de problemas, la flexibilidad y adaptabilidad del aprendizaje por refuerzo proporcionan una base excelente para su aplicación.
Entonces, ¿cómo cambiará el aprendizaje por refuerzo nuestros patrones de vida y trabajo en el futuro?
