Reinforcement Learning simplifica criação de agente Q-Learning

São Paulo — InkDesign News —

No mundo da inteligência artificial, técnicas como machine learning e deep learning estão revolucionando a maneira como interagimos com a tecnologia. Um exemplo notável é o uso de reinforcement learning (aprendizado por reforço), como demonstrado na vitória do AI AlphaGo contra o campeão de Go, Lee Sedol.

Arquitetura de modelo

O AlphaGo utilizou uma abordagem híbrida que combinou aprendizado supervisionado e reinforcement learning. Essa técnica permite que a AI jogue milhões de partidas contra si mesma, melhorando sua estratégia baseando-se em recompensas obtidas. O momento icônico do movimento 37, na segunda partida, foi uma jogada inovadora que desafiou a lógica humana.

“A AI não se baseou em bancos de dados ou livros de estratégia, mas aprendeu jogando milhares de vezes contra si mesma”
(“AlphaGo didn’t get its style of play from databases, rules or strategy books, but learned by playing against itself millions of times.”)

— Lee Sedol, Campeão de Go

Treinamento e otimização

A metodologia de reinforcement learning independente de um professor envolve quatro componentes essenciais: a política de decisão do agente, um sinal de recompensa, a função de valor e um modelo do ambiente. O agente aprende a maximizar recompensas, através de uma relação entre exploração e exploração: equilibrar ações conhecidas e tentar novas abordagens.

“O aprendizado por reforço é fundamental para que um agente aprenda a partir de interações com seu ambiente”
(“Reinforcement learning is fundamental for an agent to learn from interactions with its environment.”)

— Especialista em IA

Resultados e métricas

Os resultados obtidos com reinforcement learning são promissores, aplicando-se não apenas a jogos, mas também em robótica, otimização de energia e controle de tráfego. Um exemplo clássico é o jogo Tic Tac Toe, onde agentes de aprendizado por reforço conseguiram desenvolver estratégias eficazes após jogarem milhares de partidas. Indicadores de desempenho, como taxa de vitória e tempo de treinamento, mostram como a AI evolui rapidamente através de feedback contínuo.

“A evolução dos agentes de aprendizado por reforço mostra que a máquina não aprende apenas através de dados, mas pela experiência e adaptação”
(“The evolution of reinforcement learning agents shows that machines learn not only through data but through experience and adaptation.”)

— Pesquisador em Machine Learning

As aplicações práticas do aprendizado por reforço são vastas, com potencial para transformar indústria, saúde e serviços. O próximo passo na pesquisa é desenvolver algoritmos mais eficientes que possam lidar com ambientes complexos e dinâmicos, aumentando a capacidade da AI em áreas do mundo real.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)