Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

Seguramente recuerdas la primera vez que intentaste andar en bicicleta. Te subiste, avanzaste unos metros y terminaste en el suelo. Lo intentaste otra vez, corregiste el equilibrio, lograste pedalear un poco más… hasta que un día descubriste que podías mantenerte sin caer. Nadie te dio un manual con todas las instrucciones posibles: aprendiste a fuerza de prueba, error y pequeñas recompensas, como la sensación de avanzar unos segundos más cada vez.

Eso mismo es lo que ocurre con los agentes que aprenden a través del refuerzo. No los programamos con todas las respuestas; los dejamos experimentar. Cada acción que toman les devuelve una señal: si se acercan a la meta reciben una recompensa, si se alejan reciben un castigo. Con el tiempo, ajustan su comportamiento para maximizar las recompensas.

Ahora, imagina a un robot que intenta aprender a caminar. Da un paso y se cae. Vuelve a intentarlo, logra mantenerse de pie unos segundos y vuelve a tropezar. Con cada intento, recibe una señal: “esto funcionó” o “esto salió mal”. Poco a poco, ajusta sus movimientos hasta que finalmente logra caminar con seguridad. No lo programamos con todas las reglas posibles de equilibrio y movimiento: aprendió de la experiencia.

Ese es el corazón del aprendizaje por refuerzo: un agente que mejora a través de prueba y error, guiado por recompensas y castigos. A diferencia de los agentes puramente reactivos o deliberativos que vimos antes, aquí el conocimiento no está totalmente escrito de antemano, sino que surge de la interacción con el entorno.

El funcionamiento se basa en tres elementos clave:

• Un objetivo: lo que el agente quiere alcanzar, como llegar a un destino o maximizar eficiencia.
• Recompensas: señales positivas cuando se acerca a su meta.
• Castigos: señales negativas cuando se aleja o comete un error.

El agente explora acciones posibles, recibe retroalimentación y, con el tiempo, aprende cuáles estrategias lo acercan a la recompensa máxima. Este proceso de ensayo y error se parece mucho a cómo aprendemos los humanos: nadie nos dio un manual exacto de cómo andar en bicicleta, simplemente nos caímos varias veces hasta lograr el equilibrio.

En inteligencia artificial, una de las técnicas más conocidas en este campo es Q-learning. Este algoritmo ayuda al agente a construir una especie de “tabla de experiencias” que le indica qué tan valiosa es cada acción en una situación determinada. Con el tiempo, esa tabla se convierte en una guía para elegir siempre la mejor acción posible. A esta estrategia se la conoce como la política óptima, porque representa el mejor conjunto de decisiones que puede tomar el agente en su entorno.

Ejemplos de aplicación

• Un robot que aprende a caminar o a manipular objetos sin que alguien le programe cada movimiento.
• Un sistema que negocia precios en un mercado digital, probando distintas ofertas y aprendiendo qué tácticas generan más acuerdos.
• Incluso videojuegos, donde agentes de refuerzo han aprendido a jugar mejor que los humanos en títulos como Go o League of Legends, no porque conocieran las reglas desde el principio, sino porque jugaron millones de partidas y ajustaron su estrategia cada vez.

En SMS Sudamérica también miramos el aprendizaje por refuerzo como una oportunidad de innovación aplicada. Nos interesa especialmente para sistemas donde el entorno es cambiante, como en la industria, la logística o la atención ciudadana. Allí, un agente que puede aprender con el tiempo no solo ejecuta tareas, sino que se adapta, mejora y encuentra soluciones más eficientes a medida que interactúa con el mundo real.

El gran desafío está en diseñar recompensas adecuadas. Si premiamos lo incorrecto, el agente puede aprender comportamientos indeseados. Por eso, definir bien qué significa “hacerlo bien” es tan importante como el algoritmo que usemos. En definitiva, el aprendizaje por refuerzo representa un cambio de paradigma: no se trata de programar todas las respuestas posibles, sino de enseñar a los agentes a aprender por sí mismos. Y en un mundo que cambia cada minuto, esa capacidad de adaptación será la diferencia entre agentes rígidos y agentes realmente inteligentes.

Nota por: María Dovale Pérez