El proceso de aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo se basa en un bucle de retroalimentación que consta de cuatro elementos clave:

• Agente: el alumno y el encargado de tomar decisiones en el sistema
• Entorno: el mundo exterior con el que interactúa el agente.
• Acciones: las decisiones que puede tomar el agente en cada paso
• Recompensas: la respuesta que recibe el agente tras realizar una acción, que indica lo deseable que es el resultado.

Así es como se desarrolla este bucle de retroalimentación:

1. El agente observa el estado actual del entorno.
2. Según su política, el agente selecciona y lleva a cabo una acción.
3. El entorno responde a la acción y pasa a un nuevo estado.
4. El agente recibe una señal de recompensa que refleja el valor del nuevo estado.
5. Esta información sobre la recompensa se usa para actualizar la política del agente, lo que hace que sea más probable que elija acciones que hayan dado lugar a recompensas positivas en el pasado.

Este proceso de prueba y error, en el que se prueban cosas, se reciben comentarios y se mejoran las reglas, continúa hasta que el sistema aprende la mejor forma de obtener la mayor cantidad de recompensas a lo largo del tiempo.

Hay dos tipos principales de aprendizaje por refuerzo: basado en modelos y sin modelos. 

En el aprendizaje por refuerzo basado en modelos, el agente intenta crear un modelo interno del entorno. Este modelo permite al agente predecir las consecuencias de sus acciones antes de llevarlas a cabo, lo que le permite adoptar un enfoque más planificado y estratégico.

Imagina un robot aprendiendo a moverse por un laberinto. Un agente de RL basado en modelos intentaría crear una representación interna del diseño del laberinto. A continuación, usaría este modelo para planificar una ruta, simulando diferentes acciones y sus resultados previstos antes de moverse.

Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo sin modelo no se basa en crear un modelo explícito del entorno. En lugar de eso, se centra en aprender directamente la política óptima asociando acciones con valores en función de las recompensas recibidas.

Volviendo al ejemplo del laberinto, un agente sin modelo no se molestaría en trazar un mapa de todo el laberinto. En lugar de eso, aprendería qué acciones, como girar a la izquierda o a la derecha en cruces concretos, tienen más probabilidades de llevarle a la salida basándose únicamente en sus experiencias pasadas y las recompensas recibidas.

Aunque el objetivo siempre es maximizar las recompensas, las diferentes técnicas de RL ofrecen distintas estrategias para conseguirlo. Volvamos a nuestro robot en el laberinto:

• Q-Learning: es un método popular sin modelo. Imagina que el robot crea una "hoja resumen" a medida que explora. En cada intersección (estado), la hoja muestra un "nivel de calidad" (valor Q) para cada turno (acción) posible. Tras muchas pruebas, el robot aprende la mejor puntuación posible para cada turno en cada intersección. Para encontrar la salida, solo tiene que seguir el camino con las puntuaciones más altas de la hoja resumen.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): este método es muy similar al aprendizaje por refuerzo Q, pero el robot es un poco más cauto. En lugar de asumir siempre que va a dar el mejor paso posible, actualiza su hoja resumen en función de la acción que realmente lleva a cabo según su estrategia actual. Esto lo convierte en un método "on-policy", ya que aprende basándose en la política que está siguiendo en ese momento.
• Redes Q profundas (DQN): ¿Qué ocurre si el laberinto es enorme y tiene millones de estados posibles (como la pantalla de un videojuego)? Una hoja resumen no es práctica. Una DQN sustituye la hoja resumen por una red neuronal profunda. La red actúa como una "función" inteligente que puede analizar cualquier estado nuevo y estimar el valor Q, aunque no se haya encontrado nunca antes con esa situación exacta. Así es como la IA de DeepMind aprendió a jugar a juegos de Atari.
• Métodos de gradiente de políticas: estos métodos adoptan un enfoque más directo. En lugar de aprender un valor para cada acción, el robot aprende una política general o un conjunto de probabilidades sobre qué hacer en cada situación (por ejemplo, "hay un 70% de probabilidades de que deba girar a la izquierda en los cruces en T"). Después, ajusta estas probabilidades directamente en función de si su recorrido general ha sido exitoso, mejorando gradualmente sus "instintos" para maximizar la recompensa final.

El aprendizaje por refuerzo es una buena forma de resolver problemas difíciles, pero es importante tener en cuenta sus puntos fuertes y débiles. Conocer estas posibles ventajas y dificultades ayuda a decidir si el RL es adecuado para diferentes trabajos y cómo usarlo.

• Puede resolver problemas complejos: el aprendizaje por refuerzo puede funcionar bien en situaciones en las que los enfoques de programación tradicionales tienen dificultades, ofreciendo soluciones para problemas complejos.
• Adaptabilidad: los agentes de RL pueden adaptarse a entornos cambiantes y aprender nuevas estrategias, lo que los hace adecuados para situaciones dinámicas.
• Encuentra soluciones óptimas: mediante la exploración y el aprendizaje continuos, el aprendizaje por refuerzo tiene como objetivo descubrir las estrategias más eficaces para alcanzar un objetivo.

• Puede requerir muchos datos: el aprendizaje por refuerzo suele necesitar una gran cantidad de datos de interacción para aprender de forma eficaz, lo que puede llevar mucho tiempo y consumir muchos recursos.
• El diseño de la recompensa es crucial: el éxito del RL depende en gran medida de diseñar una función de recompensa que refleje con precisión el comportamiento deseado, lo que puede ser un reto en algunas tareas.
• Problemas de seguridad en aplicaciones del mundo real: en situaciones del mundo real, como la robótica, es fundamental asegurarse de que las acciones del agente sean seguras durante el proceso de aprendizaje.

El aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son subcampos del aprendizaje automático, pero se diferencian en sus enfoques fundamentales:

• Aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetado, asignando entradas a salidas en función de los ejemplos proporcionados. Es como aprender con un profesor que te da las respuestas correctas.
• Aprendizaje no supervisado: los algoritmos de aprendizaje no supervisado exploran datos sin etiquetar para identificar patrones, relaciones o estructuras. Es como aprender sin un profesor, intentando dar sentido a los datos de forma independiente.
• Aprendizaje por refuerzo: como ya hemos visto, el aprendizaje por refuerzo se centra en aprender interactuando con un entorno y recibiendo comentarios en forma de recompensas o penalizaciones. Es como aprender por ensayo y error, ajustando el comportamiento en función de los resultados de las acciones.

La capacidad del RL para aprender comportamientos complejos mediante la interacción lo convierte en una herramienta adecuada para una amplia gama de usos, entre los que se incluyen los siguientes:

El aprendizaje por refuerzo puede ayudar a personalizar las recomendaciones aprendiendo de las interacciones de los usuarios. Al tratar los clics, las compras o el tiempo de visualización como señales, los algoritmos de RL pueden optimizar los motores de recomendación para maximizar la interacción y la satisfacción de los usuarios. Por ejemplo, un servicio de streaming de música podría usar el RL para sugerir canciones o artistas que se ajusten a las preferencias cambiantes de un usuario.

El sector de los videojuegos ha adoptado el aprendizaje por refuerzo y lo utiliza para desarrollar agentes de juego muy competentes. Estos agentes de IA, entrenados mediante RL, pueden alcanzar una destreza notable en juegos complejos, demostrando un pensamiento estratégico avanzado y capacidades de toma de decisiones. Entre los ejemplos más destacados se encuentran AlphaGo y AlphaZero, creados por DeepMind, que demostraron el poder del RL al alcanzar un rendimiento de alto nivel en juegos como el ajedrez.

El RL ayuda a los robots a aprender habilidades motoras complejas y a moverse por entornos difíciles. Al recompensar a los robots por los comportamientos deseados, como agarrar objetos o moverse de forma eficiente, el RL puede ayudar a automatizar tareas que requieren destreza y adaptabilidad. Esto puede tener aplicaciones en la fabricación, la logística e incluso la atención sanitaria, donde los robots pueden ayudar en las cirugías o en el cuidado de los pacientes.

Para desarrollar un sistema de aprendizaje por refuerzo, se necesita una plataforma sólida para entrenar a los agentes y un entorno escalable para implementarlos. Google Cloud proporciona los componentes necesarios:

• Para crear y entrenar modelos: Vertex AI es una plataforma unificada de aprendizaje automático que simplifica todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Puedes usarla para crear, entrenar y gestionar tus modelos, experimentos y datos de aprendizaje por refuerzo en un solo lugar.
• Para una implementación escalable: los agentes de RL suelen tener que desplegarse en entornos complejos y dinámicos. Google Kubernetes Engine (GKE) proporciona un servicio gestionado y escalable para ejecutar tus agentes en contenedores, lo que les permite interactuar con su entorno y escalar según sea necesario.