Q-learning: el algoritmo del aprendizaje por refuerzo

Cuando se entrena a un animal, se le recompensa por cada respuesta correcta. Se puede seguir el mismo proceso basado en recompensas para un software, de modo que el programa realice de manera efectiva las tareas requeridas. El aprendizaje por refuerzo es una técnica de machine learning utilizada para el desarrollo de la inteligencia artificial que permite entrenar máquinas con la ayuda de algunos algoritmos: entre los más efectivos se encuentra el Q-learning. 

A través del aprendizaje por refuerzo un agente puede aprender a realizar acciones óptimas en un entorno determinado. La devolución de una recompensa como efecto de la acción es el ‘refuerzo’ de esta modalidad de aprendizaje, que es muy diferente de otros métodos utilizados, como el aprendizaje supervisado. De hecho, en este caso, los datos de entrenamiento funcionan como respuestas a la solución, por tanto, el modelo ya incluye las respuestas correctas.  

Por el contrario, en el aprendizaje por refuerzo el algoritmo no incluye respuestas, sino que los agentes deciden las acciones a realizar en función de la tarea. La máquina aprende de la experiencia sin buscar ayuda de los datos de entrenamiento y debe evaluar la mejor entre un conjunto de acciones, considerando la mejor recompensa resultante de cada una de ellas para el entorno específico. 

¿Qué es el Q-learning y cómo funciona? 

El Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo basado en la idea de aprendizaje mediante ensayo y error. Su principal objetivo es descubrir la estrategia óptima que guía las acciones del agente para maximizar el valor esperado de las recompensas futuras. El agente aprende a estimar el valor de cada acción posible en un estado específico.  

Estos valores se almacenan en una tabla conocida como Q-table, un mapa que asocia cada estado con todas las acciones posibles y sus respectivos valores de utilidad, es decir, la ganancia esperada por el agente cuando realiza una determinada acción en un estado específico. Luego, el agente utiliza estos valores de utilidad para seleccionar acciones óptimas en función de cada situación. 

El Q-learning sigue un proceso de aprendizaje iterativo y se basa en la ecuación de Bellman, que expresa el valor óptimo de una política como la suma de las recompensas inmediatas y el valor esperado de las recompensas futuras. Esta ecuación es fundamental para calcular los valores de utilidad en la Q-table. 

El proceso de aprendizaje del Q-learning se puede dividir en varias fases: 

• Inicialización de la Q-table: inicialmente, todos los valores se establecen en cero o en un valor aleatorio. Esto representa el desconocimiento inicial del agente sobre la calidad de las acciones. 
• Exploración del entorno: el agente comienza a explorar el entorno y a realizar acciones aleatorias. Esta etapa se conoce como ‘exploración’ y es fundamental para recopilar datos sobre el entorno. 
• Actualización de la Q-table: después de realizar una acción en un estado específico, el agente recibe una recompensa y observa el nuevo estado en el que se encuentra. Luego utiliza esta información para actualizar el valor en la Q-table. La actualización se basa en la ecuación de Bellman y tiene como objetivo mejorar la estimación de los valores de utilidad. 
• Selección de acciones óptimas: una vez que el agente haya explorado el entorno lo suficiente y haya actualizado la Q-table, podrá comenzar a seleccionar acciones óptimas. Estas acciones se eligen en función de los valores más altos, ya que representan las acciones que maximizan la recompensa esperada. 
• Aprendizaje continuo: el proceso de aprendizaje continúa a medida que el agente sigue interactuando con el entorno. Cada nueva experiencia ayuda a refinar el conocimiento del agente y mejorar su capacidad para tomar decisiones óptimas. 

Aplicaciones 

El Q-learning se utiliza ampliamente en una variedad de aplicaciones. 

• Juegos y Robótica: una publicación reciente describe a un agente capaz de aprender a jugar a ‘Stratego’, un juego de considerable complejidad porque se requiere la capacidad de tomar decisiones ante información imprecisa. También cabe mencionar el caso de un robot, creado por investigadores de la Universidad de California, que aprendió en muy poco tiempo a moverse de forma autónoma sin formación previa. 

• Sistemas de recomendación: los agentes aprenden de los datos de los usuarios y sugieren productos o contenidos en función de sus preferencias individuales, maximizando así la satisfacción del usuario. 
• Gestión de recursos: en aplicaciones de gestión de recursos, como el control del tráfico aéreo y ciudadano o la gestión de la cadena de suministro, el Q-learning se utiliza para optimizar las decisiones y mitigar problemas como la congestión y los retrasos. 
• Sistemas autónomos: los vehículos autónomos, los drones y los robots industriales se benefician del Q-learning para aprender a navegar en entornos complejos y realizar tareas específicas. 
• Sistemas de Control Industrial: en el contexto de la automatización industrial, el Q-learning se puede utilizar para mejorar el control de procesos, optimizando la eficiencia y reduciendo costes. 

A pesar de sus numerosas aplicaciones y éxitos, el Q-learning todavía presenta algunos desafíos y limitaciones a considerar. 

• Espacio muy elevado para estados y acciones: en entornos con una gran cantidad de estados y acciones posibles, el tamaño de la Q-table se vuelve muy grande, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea ineficaz. Para abordar este problema, se han desarrollado enfoques como el Deep Q-learning, que combina Q-learning con redes neuronales profundas.  
• Problemas de exploración: determinar cuándo explorar nuevas acciones y cuándo explotar el conocimiento existente es un desafío crucial. Una política demasiado conservadora puede conducir a resultados subóptimos, mientras que una política demasiado exploratoria puede provocar retrasos en el aprendizaje. 
• Aprendizaje ineficaz con recompensas escasas: en entornos donde las recompensas son escasas o retrasadas, el Q-learning puede tardar mucho tiempo en aprender una política óptima. Esto se conoce como el problema de la ‘asignación de crédito’. 
• Parámetros sensibles: el Q-learning requiere parámetros de ajuste como la tasa de aprendizaje y descuento, que pueden influir significativamente en el rendimiento del algoritmo. 

Estas modalidades de aprendizaje automático muestran prometedoras capacidades para igualar y, en algunos aspectos, superar la mente humana. Sin embargo, aún quedan lejos de la flexibilidad de la inteligencia humana.