Desbloqueando el potencial de la Inteligencia Artificial a través del Co-Aprendizaje y Q-Learning

Las mesas de Inteligencia Artificial, organizadas mensualmente por MITI, son instancias aprovechadas mes a mes por las empresas para que puedan beneficiarse de las oportunidades y avances que brinda la IA.

En nuestro último encuentro, exploramos junto a Tomas Vera, Uncertainty & Technical Advisor, investigador y director de Zenta Group, cómo los algoritmos están transformando la IA y cómo el Q-Learning está revolucionando desde la robótica hasta los videojuegos.

En el universo de la inteligencia artificial (IA), uno de los desafíos más significativos es la escasez de datos para entrenar modelos de manera efectiva. Para superar esa limitación -cuando los datos son difíciles de obtener o simplemente no son suficientes-, surge como solución el concepto de aprendizaje por refuerzo o Q-Learning.

El co-aprendizaje implica la colaboración entre múltiples agentes, ya sean humanos o sistemas de inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar el rendimiento de un sistema de aprendizaje. Esta estrategia se ha convertido en un recurso invaluable en la resolución de problemas complejos en diversos campos, desde la optimización de rutas hasta la toma de decisiones empresariales.

“Un ejemplo ilustrativo de co-aprendizaje es el problema del viajante, donde múltiples agentes exploran diferentes partes del espacio de búsqueda y comparten sus hallazgos entre sí. Esta colaboración permite que cada agente aprenda de la experiencia de los demás y converja más rápidamente hacia una solución óptima. En el ámbito empresarial, el co-aprendizaje se manifiesta en la colaboración entre empresas o departamentos dentro de una organización. Compartir datos, conocimientos y experiencias en la resolución de problemas comunes impulsa la innovación y el crecimiento”, nos cuenta Tomás.

Además, el Q-Learning puede involucrar la colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. Los humanos proporcionan información y retroalimentación para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, lo que resulta en modelos más precisos y efectivos.

“El co-aprendizaje emerge como una estrategia poderosa para superar los desafíos del entrenamiento de modelos de IA en entornos con datos limitados o inalcanzables (como la combinatoria de datos del juego go). Al aprovechar la colaboración entre múltiples agentes, podemos desbloquear el potencial de la inteligencia artificial para resolver una amplia gama de problemas en la vida real. Esta sinergia entre humanos y máquinas promete revolucionar nuestro enfoque hacia la innovación y el progreso”, agrega Tomás.

Q-Learning a través del tiempo

Durante el encuentro, Tomás nos llevó en un recorrido por la historia del aprendizaje por refuerzo, desde los desafíos iniciales hasta los avances más recientes. Se remontó a los primeros días de la IA en la década de 1950, donde los científicos se enfrentaban al dilema de enseñar a las máquinas con datos escasos o incompletos. Desde el ratón mecánico de Claude Shannon, que podía aprender y recordar caminos en laberintos, hasta el trabajo de Marvin Minsky y su “SNARC” en la década de 1960, que sentó las bases para los algoritmos de aprendizaje por refuerzo modernos.

El verdadero hito llegó en el siglo XXI con el famoso paper de DeepMind en 2013, demostrando cómo un algoritmo de aprendizaje por refuerzo podía aprender a jugar videojuegos. Este fue un punto de inflexión en el campo de la IA, mostrando la capacidad de las máquinas para aprender de manera autónoma. AlphaGo de DeepMind en 2016, que derrotó al campeón mundial de Go, fue un ejemplo destacado de este avance, utilizando el aprendizaje por refuerzo y el co-aprendizaje para mejorar su rendimiento.

La revolución del Q-Learning ha continuado con desarrollos más recientes, como AlphaStar de DeepMind en 2018. Aunque no recibió inicialmente la atención merecida, este logro marca un avance significativo en el campo del aprendizaje por refuerzo. Inspirados en la neurociencia, los investigadores de DeepMind exploraron el papel de la dopamina en el aprendizaje por refuerzo, lo que llevó al desarrollo de meta-RL, un modelo de “meta aprendizaje”. Este enfoque híbrido combina técnicas de aprendizaje profundo con aprendizaje por refuerzo, demostrando su eficacia en una variedad de aplicaciones, desde juegos simples hasta procesamiento del lenguaje natural.

Desde juegos hasta aplicaciones en procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje por refuerzo ha encontrado múltiples aplicaciones. Este enfoque, que promueve la interacción entre humanos y máquinas, representa un nuevo paradigma en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más avanzados y adaptables. El aprendizaje por refuerzo continúa avanzando, desde AlphaStar hasta meta-RL y más allá, transformando la forma en que las máquinas aprenden y mejoran su rendimiento. Esta evolución no sólo redefine los límites de la inteligencia artificial, sino que también abre nuevas posibilidades para la colaboración entre humanos y máquinas en la resolución de problemas complejos.

Para cerrar, Tomás destacó que “el Q-Learning representa una nueva frontera en el campo de la IA, donde la colaboración entre humanos y máquinas impulsa la innovación y el progreso. Esta estrategia se ha vuelto fundamental para abordar los desafíos de entrenar modelos de IA en entornos con datos limitados. Los datos son el nuevo petróleo y la inteligencia artificial es la nueva electricidad: una fuente invaluable de información que impulsa decisiones y avances tecnológicos. Al aprovechar la colaboración entre múltiples agentes, ya sean humanos o sistemas de IA, podemos mejorar significativamente la eficiencia y la efectividad del proceso de aprendizaje”.

Te invitamos a ver el encuentro completo en nuestro canal de Youtube.

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