1. Concepte
L’aprenentatge per reforç (Reinforcement Learning) és una tècnica de la intel·ligència artificial en què un agent aprèn a prendre decisions mitjançant interaccions amb el seu entorn, rebent recompenses o penalitzacions per les seves accions. L’objectiu és maximitzar la recompensa acumulativa al llarg del temps.
2. Definició acadèmica precisa
L’aprenentatge per reforç és un paradigma d’aprenentatge automàtic on un agent aprèn a comportar-se en un entorn mitjançant accions que maximitzen una recompensa acumulativa. Aquest procés implica una sèrie d’elements clau:
- Agent: L’entitat que pren decisions i aprèn de l’entorn.
- Entorn: El món amb el qual interactua l’agent. L’entorn proporciona informació sobre l’estat actual i les conseqüències de les accions de l’agent.
- Accions: Les decisions que pot prendre l’agent en cada estat de l’entorn.
- Estats: Les diferents situacions en què es pot trobar l’agent dins de l’entorn.
- Recompensa: Un valor numèric que l’agent rep després de cada acció, indicant el valor de l’acció en termes de l’objectiu final.
L’agent utilitza una política (π\pi) per decidir quina acció prendre en cada estat. Aquesta política es pot representar com una funció que mapeja estats a accions. L’objectiu de l’agent és trobar la política òptima (π∗\pi^*) que maximitzi la recompensa acumulativa.
El procés d’aprenentatge es basa en la iteració constant entre l’agent i l’entorn. L’agent observa l’estat actual, pren una acció, i després rep una recompensa i un nou estat de l’entorn. Aquest cicle es repeteix, permetent a l’agent millorar la seva política basada en l’experiència adquirida.
Una tècnica fonamental en l’aprenentatge per reforç és l’algoritme de Q-learning, que utilitza una funció Q per estimar la recompensa esperada d’una acció en un estat determinat. La funció Q es va actualitzant iterativament segons l’equació de Bellman, millorant les estimacions de recompensa a mesura que l’agent aprèn.
L’aprenentatge per reforç profund (Deep Reinforcement Learning) és una extensió que combina l’aprenentatge per reforç amb xarxes neuronals profundes per gestionar entorns amb espais d’estat i accions molt grans. Això ha permès avenços significatius en aplicacions com els jocs, la robòtica i la conducció autònoma.
3. Definició simplificada
L’aprenentatge per reforç (Reinforcement Learning) és una tècnica de la intel·ligència artificial on un agent aprèn a prendre decisions basades en recompenses i penalitzacions, millorant les seves accions per maximitzar la recompensa acumulativa.
4. Metàfora per entendre-ho
L’aprenentatge per reforç és com entrenar un gos. Cada vegada que el gos fa una acció correcta, rep una galeta (recompensa). Si fa una acció incorrecta, no rep res o rep una amonestació (penalització). Amb el temps, el gos aprèn quines accions li donen més galetes i ajusta el seu comportament per maximitzar aquestes recompenses.
5. Dita catalana relacionada
Qui no arrisca, no pisca.
Aquesta dita fa referència a la necessitat de prendre riscos per aconseguir resultats. En el context de l’aprenentatge per reforç, l’agent ha de provar diferents accions, fins i tot amb el risc de penalitzacions, per descobrir quines accions proporcionen les millors recompenses.