Aprendizaje por refuerzo profundo

El aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) es un subcampo del aprendizaje automático que combina los principios del aprendizaje por refuerzo (RL ) con la potencia del aprendizaje profundo (DL). Permite a un agente de IA aprender estrategias óptimas de toma de decisiones mediante ensayo y error en entornos complejos y de alta dimensión. Mediante el uso de redes neuronales profundas, los modelos DRL pueden procesar datos sensoriales sin procesar, como píxeles de una imagen o datos de sensores, sin necesidad de ingeniería manual de características. Esto les permite abordar problemas que antes eran intratables para los métodos tradicionales de RL.

Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo profundo

En una configuración típica de DRL, un agente interactúa con un entorno a lo largo de una serie de pasos temporales. En cada paso, el agente observa el estado del entorno, realiza una acción y recibe una recompensa o una penalización. El objetivo es aprender una política -una estrategia para elegir acciones- que maximice la recompensa total acumulada a lo largo del tiempo. La parte "profunda" de DRL proviene del uso de una red neuronal profunda para aproximar la política en sí o una función de valor que estima la conveniencia de los estados o acciones. Esta red se entrena mediante algoritmos como el descenso gradiente para ajustar los pesos de su modelo en función de las recompensas recibidas. Todo este proceso se formaliza mediante un Proceso de Decisión de Markov (MDP), que proporciona la base matemática para modelar la toma de decisiones secuencial.

Distinciones con otros conceptos

Es importante diferenciar el DRL de los términos relacionados:

• Aprendizaje por refuerzo (RL): El DRL es una forma moderna y avanzada de RL. Aunque el RL tradicional suele basarse en tablas o funciones lineales para asignar estados a acciones, tiene dificultades con los espacios de estados grandes (por ejemplo, todas las combinaciones de píxeles posibles en una pantalla). La DRL supera esta limitación utilizando redes neuronales profundas como potentes aproximadores de funciones.
• Aprendizaje profundo (DL): DL es la tecnología que potencia la capacidad de DRL para manejar entradas complejas. Mientras que el aprendizaje profundo suele asociarse al aprendizaje supervisado, en el que los modelos aprenden de conjuntos de datos etiquetados, DRL aprende de la escasa retroalimentación de las recompensas, lo que lo hace adecuado para tareas de optimización y control.
• Aprendizaje supervisado: Este paradigma de aprendizaje requiere un conjunto de datos etiquetados para entrenar un modelo que haga predicciones. En cambio, el DRL no necesita datos etiquetados, sino que genera sus propios datos mediante la interacción con un entorno, guiado por una señal de recompensa. Esto lo hace muy eficaz para problemas en los que los datos etiquetados son escasos o no están disponibles.

Aplicaciones reales

El DRL ha impulsado avances en diversos ámbitos complejos:

• Juego: Uno de los ejemplos más famosos es AlphaGo, de DeepMind, que derrotó al mejor jugador de Go del mundo. El agente DRL aprendió jugando millones de partidas contra sí mismo, utilizando el estado visual del tablero para tomar decisiones estratégicas. Del mismo modo, OpenAI Five aprendió a jugar al complejo videojuego Dota 2 a un nivel sobrehumano.
• Robótica: El DRL se utiliza para entrenar robots en tareas complejas como la manipulación de objetos, la locomoción y el ensamblaje. Por ejemplo, un robot puede aprender a coger objetos desconocidos procesando directamente la información de su cámara y recibiendo recompensas positivas por agarrarlos con éxito, un tema explorado en los debates sobre el papel de la IA en la robótica.
• Vehículos autónomos: DRL ayuda a desarrollar sofisticadas políticas de control para la navegación, la planificación de trayectorias y la toma de decisiones en escenarios dinámicos de tráfico, como se detalla en artículos sobre IA en coches autónomos.
• Gestión de recursos: El DRL puede optimizar sistemas complejos como las redes de energía, el control de señales de tráfico y la optimización de reacciones químicas. Un ejemplo es el uso de DRL para gestionar el flujo de tráfico en ciudades inteligentes.
• Sistemas de recomendación: DRL puede optimizar la secuencia de recomendaciones mostradas a un usuario para maximizar el compromiso o la satisfacción a largo plazo.
• Sanidad: La DRL se está estudiando para descubrir políticas de tratamiento y dosis de fármacos óptimas basadas en el estado del paciente, lo que contribuye al campo más amplio de la IA en la atención sanitaria.

Relevancia en el ecosistema de la IA

El aprendizaje profundo por refuerzo está a la vanguardia de la investigación en IA, ampliando los límites de la autonomía de las máquinas. Aunque empresas como Ultralytics se centran principalmente en modelos de visión de última generación como Ultralytics YOLO para tareas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes, los resultados de estos sistemas de percepción son a menudo entradas cruciales para los agentes DRL. Por ejemplo, un robot puede utilizar un modelo Ultralytics YOLO desplegado a través de Ultralytics HUB para percibir su entorno (representación de estado) antes de que una política DRL decida la siguiente acción. La comprensión de DRL proporciona un contexto para el encaje de la percepción avanzada en sistemas autónomos más amplios. Este desarrollo se ve facilitado a menudo por marcos como PyTorch(páginade iniciode PyTorch) y TensorFlow(página de inicio de TensorFlow) y se prueba en entornos de simulación como Gymnasium. Organizaciones de investigación líderes como DeepMind y organismos académicos como la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI ) siguen impulsando el progreso en este apasionante campo.