Inteligencia Artificial:¿Qué es el aprendizaje de refuerzo? Una Explicación Simple y Ejemplos Prácticos

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El aprendizaje de refuerzo es uno de los temas más discutidos, seguidos y contemplados en inteligencia artificial (IA) ya que tiene el potencial de transformar la mayoría de las empresas. En este artículo, quiero proporcionar una guía simple que explique el aprendizaje de refuerzo y darle algunos ejemplos prácticos de cómo se usa hoy en día.

 

Inteligencia Artificial - Aprendizaje reforzado

 

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

 

Al igual que los niños pequeños que aprenden a caminar, ajustan las acciones según los resultados que experimentan, como dar un paso más pequeño si el paso más grande que hicieron antes les hizo caer, las máquinas y los agentes de software utilizan algoritmos de aprendizaje de refuerzo para determinar el comportamiento ideal en función de los comentarios del entorno. Es una forma de aprendizaje automático y, por lo tanto, una rama de la inteligencia artificial.

Dependiendo de la complejidad del problema, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden seguir adaptándose al entorno a lo largo del tiempo si es necesario, para maximizar la recompensa a largo plazo. Entonces, al igual que el niño que se tambalea, un robot que está aprendiendo a caminar con el aprendizaje por refuerzo intentará diferentes maneras de lograr el objetivo, obtendrá retroalimentación acerca de cuán exitosas son esas formas y luego se ajustará hasta lograr el objetivo de andar. Un gran paso adelante hace que el robot se caiga, por lo que ajusta su paso para hacerlo más pequeño para ver si ese es el secreto para mantenerse erguido. Continúa su aprendizaje a través de diferentes variaciones y finalmente es capaz de caminar. En este ejemplo, la recompensa es mantenerse vertical, mientras que el castigo caerse. Sobre la base de la retroalimentación que recibe el robot por sus acciones, las acciones óptimas se refuerzan.

El aprendizaje de refuerzo requiere una gran cantidad de datos, por lo que las primeras aplicaciones para la tecnología han sido en áreas donde los datos simulados están fácilmente disponibles, como en juegos y robótica.

 

8 ejemplos prácticos de aprendizaje por refuerzo

 

Aunque todavía estamos en las primeras etapas del aprendizaje por refuerzo, hay varias aplicaciones y productos que están empezando a confiar en la tecnología. Las empresas están comenzando a implementar el aprendizaje de refuerzo para problemas donde se requiere la toma de decisiones secuencial y donde el aprendizaje de refuerzo puede apoyar a expertos humanos o automatizar el proceso de toma de decisiones. Aquí hay algunos:

 

  1. Robótica

El aprendizaje por refuerzo le da a la robótica un “marco y un conjunto de herramientas” para comportamientos difíciles de diseñar. Dado que el aprendizaje por refuerzo puede ocurrir sin supervisión, esto podría ayudar a que la robótica crezca de manera exponencial.

 

  1. Automatización industrial

Gracias a las capacidades de aprendizaje de refuerzo de DeepMind, Google pudo reducir drásticamente el consumo de energía en sus centros de datos. Bonsai, recientemente adquirida por Microsoft, ofrece una solución de aprendizaje de refuerzo para automatizar y “construir inteligencia en sistemas complejos y dinámicos” en energía, HVAC, fabricación, automoción y cadenas de suministro.

 

  1. Mejorar el mantenimiento predictivo

El aprendizaje automático se ha utilizado en la fabricación durante algún tiempo, pero el aprendizaje por refuerzo haría que el mantenimiento predictivo sea incluso mejor que en la actualidad.

 

  1. Juegos

De hecho, la primera aplicación en la que el aprendizaje por refuerzo ganó notoriedad fue cuando AlphaGo, un algoritmo de aprendizaje automático, ganó contra uno de los mejores jugadores humanos del mundo. Ahora el aprendizaje por refuerzo se utiliza para competir en todo tipo de juegos.

 

  1. Medicina

El aprendizaje por refuerzo es ideal para descubrir tratamientos óptimos para enfermedades y tratamientos farmacológicos. También se ha utilizado en ensayos clínicos, así como para otras aplicaciones en la asistencia sanitaria.

 

  1. Sistemas de dialogo

Dado que las empresas reciben una gran cantidad de textos abstractos en forma de consultas de clientes, contratos, chatbots y más, las soluciones que utilizan el aprendizaje por refuerzo para los resúmenes de textos son altamente codiciadas. Inherente a estas herramientas es que mejoran con el tiempo.

 

  1. Personalización

Si se trata de los medios que consume, la publicidad dirigida a usted o los productos que debe comprar a continuación en Amazon, hay algoritmos de aprendizaje de refuerzo en juego detrás de la escena para crear una experiencia de cliente estelar.

 

  1. Vehículos autónomos

La mayoría de los automóviles, camiones, drones y barcos autónomos tienen algoritmos de refuerzo en el centro. Wayve, una compañía del Reino Unido, diseñó un vehículo autónomo que aprendió a conducir en 20 minutos con la ayuda del aprendizaje por refuerzo.

 

Dado que se requieren conjuntos de datos significativos para hacer que el aprendizaje por refuerzo funcione, más compañías podrán aprovechar las capacidades del aprendizaje por refuerzo a medida que adquieren más datos. Y, a medida que el valor del aprendizaje por refuerzo continúa creciendo, las compañías continuarán invirtiendo en recursos para descubrir la mejor manera de implementar la tecnología en sus operaciones, servicios y productos.

 

 

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