La comprensión de la inteligencia y la creación de máquinas inteligentes son uno de los grandes desafíos científicos de nuestro tiempo. La capacidad de aprender de la experiencia es un pilar fundamental tanto para las máquinas como para los seres vivos. En un informe de 1948, Alan Turing, considerado el padre de la informática moderna, propuso la construcción de máquinas que exhibieran comportamientos inteligentes y discutió la «educación» de tales máquinas mediante recompensas y castigos. Estas ideas sentaron las bases para el desarrollo del aprendizaje por refuerzo, una rama crucial de la inteligencia artificial que entrena agentes inteligentes para maximizar recompensas a medida que interactúan con su entorno.
El aprendizaje por refuerzo
Los entrenadores de animales saben que el comportamiento de los mismos puede ser influenciado mediante la recompensa de conductas deseadas. Este principio ha sido adaptado al aprendizaje por refuerzo, que se centra en el entrenamiento de agentes computacionales, que pueden ser desde software como programas de ajedrez hasta robots diseñados para realizar tareas domésticas. Estos agentes perciben su entorno y toman decisiones basadas en la información que reciben, estableciendo así objetivos programados por sus diseñadores, como ganar un juego o ayudar en las tareas del hogar. El desafío del aprendizaje por refuerzo radica en cómo diseñar estos agentes para que logren sus objetivos a través de la percepción y la acción en su entorno, utilizando una señal numérica denominada recompensa que deben maximizar.
A lo largo de los años, el aprendizaje por refuerzo ha demostrado su eficacia en diversos campos. Un hito significativo fue el desarrollo de AlphaGo por parte de DeepMind, que logró vencer a un jugador profesional de Go, un juego considerado extremadamente complejo para las máquinas. Más recientemente, este enfoque se está aplicando para mejorar la funcionalidad de chatbots como ChatGPT, haciendo que sean más útiles y capaces en sus interacciones. La obra de Andrew Barto y Richard Sutton, pioneros en este campo, ha proporcionado a la comunidad investigadora un marco sólido y algoritmos que hoy son herramientas estándar en la inteligencia artificial. Su libro, «Reinforcement Learning: An Introduction», ha influido en una generación de investigadores y ha sido citado ampliamente, reflejando el impacto duradero de su trabajo en la ciencia y la tecnología.
