Es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el aprendizaje automático mediante la interacción de un agente de inteligencia artificial con su entorno. En la IA reforzada, un agente recibe información del entorno en forma de recompensas o penalizaciones y utiliza esta información para tomar decisiones que maximicen su recompensa a largo plazo.
Es la técnica central en la inteligencia artificial reforzada. En el aprendizaje por refuerzo, un agente de IA recibe una señal de recompensa o penalización por cada acción que toma en un entorno. El objetivo del agente es maximizar su recompensa a largo plazo aprendiendo de las interacciones con el entorno.
Existen varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluyendo Q-learning, SARSA y Actor-Critic. Estos algoritmos utilizan diferentes técnicas para aprender de la experiencia y tomar decisiones óptimas. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden ser aplicados en diversas situaciones, desde juegos simples hasta tareas complejas de control y planificación.
Se ha utilizado en diversas aplicaciones, incluyendo robótica, juegos, automatización industrial y planificación logística. Por ejemplo, los robots equipados con IA reforzada pueden aprender de su entorno y realizar tareas complejas en entornos dinámicos y cambiantes. Los algoritmos de IA reforzada también se utilizan en juegos como el ajedrez y el Go, donde han superado a los mejores jugadores humanos en competencias.
