Aprendizaje profundo por refuerzo, nuevos algoritmos de IA

El aprendizaje por refuerzo profundo es una técnica que combina el marco del aprendizaje por refuerzo con la potencia de las redes neuronales artificiales (RNA) para ayudar a los agentes de software a alcanzar sus objetivos de formas nuevas y mejoradas. Dado que el aprendizaje por refuerzo depende del entrenamiento de un agente de software para que se comporte de una determinada manera dentro de los confines de un entorno concreto de acuerdo con un refuerzo positivo que adopta la forma de una recompensa, los ingenieros de software han sido capaces de entrenar algoritmos de aprendizaje por refuerzo para que realicen ciertas tareas de nicho de una manera extremadamente eficaz, como jugar a ciertos videojuegos a un nivel superior al de un ser humano, entre otras cosas. Sin embargo, las aplicaciones de estos métodos son algo limitadas en lo que respecta a las aplicaciones empresariales del mundo real.

Así las cosas, el aprendizaje por refuerzo es actualmente un ejemplo paradigmático de inteligencia artificial estrecha, o una forma de IA centrada en la consecución de una tarea u objetivo muy específico o particular. Por otro lado, la estructura de las RNA ha permitido a los desarrolladores de software crear una amplia gama de productos y servicios, ya que estas redes neuronales se basan en la funcionalidad del cerebro humano. Del mismo modo, el aprendizaje profundo por refuerzo combina el enorme nivel de entradas que se asocia a las redes neuronales profundas con las capacidades de toma de decisiones secuenciales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para aprovechar la inteligencia artificial en multitud de contextos que antes se consideraban imposibles.

¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo profundo?

En términos sencillos, el objetivo del aprendizaje por refuerzo es elegir o asignar la mejor acción posible para cualquier situación o estado. A su vez, esto significa que primero hay que clasificar estas acciones y luego asignarles valores relativos entre sí. Por ejemplo, si la acción es aprender a hablar otro idioma, aprender a hablar ese idioma supondría algo diferente para un escolar de 10 años que para un empresario de 40, debido a las limitaciones de tiempo que tendrían que afrontar estas dos personas respectivas, así como a la forma en que las funciones cognitivas del cerebro humano se desarrollan con el tiempo, entre otras cosas. Por otra parte, entrar en un banco y gritar la frase “arrodíllate” sería diferente de repetir esta misma frase en una clase de ejercicios instructivos en un gimnasio local, ya que las acciones no pueden predecirse sin el contexto adecuado.

Teniendo todo esto en cuenta, el aprendizaje por refuerzo puede ser extremadamente eficaz para predecir resultados limitados, como el número de movimientos que iniciará un jugador de ajedrez durante una partida, o el número de vueltas que dará un usuario al conducir un coche en un videojuego. Sin embargo, cuando estos principios se aplican a un nivel más amplio, estos algoritmos pueden tener dificultades para mantener su precisión. Aquí es donde entra en juego la aplicación del aprendizaje profundo, especialmente en lo que respecta a las redes neuronales artificiales. En este punto, las RNA funcionan esencialmente como aproximadores de funciones y, como tales, pueden ser extremadamente útiles cuando se combinan con el aprendizaje por refuerzo, donde el espacio de acción de un problema concreto puede ser demasiado amplio para conocerlo o comprenderlo realmente.

Para lograrlo, se entrena una red neuronal para aproximar una política o función de valor, que luego se puede utilizar para entrenar el modelo en un conjunto de dichas funciones, con el objetivo de descubrir lo valiosas que son estas funciones con respecto a un objetivo particular en lo que se refiere al aprendizaje por refuerzo. Esto contrasta con la forma en que funciona el aprendizaje por refuerzo sin el uso del aprendizaje profundo, ya que en su lugar se utilizará una tabla de consulta para indexar, almacenar y actualizar todos los escenarios potenciales y sus valores asociados, lo cual es casi imposible cuando se trata de problemas a gran escala en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Dicho esto, el aprendizaje profundo por refuerzo es especialmente eficaz para entrenar algoritmos de reconocimiento de imágenes y datos visuales.

Reconocimiento de imágenes

Una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje profundo por refuerzo en el panorama tecnológico actual es el reconocimiento de imágenes. Así, las redes neuronales convolucionales pueden ser entrenadas para reconocer un conjunto específico de entradas en forma visual, como los movimientos de un personaje de videojuego en una pantalla de televisión o monitor de ordenador, o la aparición de una distensión muscular dentro de una imagen médica, además de muchas otras. Al hacerlo, la red neuronal clasificará las posibles acciones que se pueden realizar en un escenario concreto en relación con una imagen visual, como predecir si un personaje de videojuego correrá, saltará o se esconderá. Para ir un paso más allá, predecir correctamente cada una de estas acciones otorgaría una recompensa, como 5 puntos por correr, 7 por saltar y 9 por esconderse. A través de este proceso, el agente será capaz de determinar la mejor acción a tomar con respecto a la identificación de una imagen específica.

Debido al hecho de que sólo en la última década se han desarrollado tantos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, muchas de las técnicas que se han utilizado para impulsar este desarrollo pueden combinarse para descubrir nuevas técnicas y habilidades. El aprendizaje profundo por refuerzo es un ejemplo de tal combinación de ideas, ya que este método ha dado lugar a nuevas aplicaciones tanto del aprendizaje por refuerzo como de las redes neuronales artificiales que no se habían considerado anteriormente. Además, estos algoritmos seguirán utilizándose para crear soluciones tecnológicas de vanguardia en los próximos años.