O que é aprendizado por reforço?

• Jamerson Rodrigues
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De fato, o aprendizado por reforço é uma técnica especial no mundo da Inteligência Artificial, mais especificamente do aprendizado de máquina, permitindo que o “agente” aprenda exclusivamente com interações próprias, aprimorando as decisões ao longo do tempo.

Em suma, diferente de outras técnicas de aprendizado de máquina, como o aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço não envolve a alimentação de dados em um agente antes de ele tentar executar uma ação. De fato, o agente deve aprender exclusivamente com suas experiências e aprimorar sua tomada de decisões ao longo do tempo, compilando dados de tentativas anteriores. 

Então, vamos analisar isso de uma maneira mais próxima?

Como funciona o aprendizado por reforço

Dessa forma, no aprendizado por reforço, os desenvolvedores criam um método para recompensar comportamentos desejados e punir comportamentos negativos. Ações que aproximam o agente do seu objetivo são consideradas positivas, enquanto as que levam ao fracasso são negativas. 

O agente é programado para buscar recompensas de longo prazo e maximizá-las, a fim de alcançar uma solução ideal. Com o tempo, o agente aprende a evitar o negativo e buscar o positivo. Essa abordagem tem sido adotada na inteligência artificial como uma forma de direcionar o aprendizado não supervisionado por meio de recompensas ou reforço positivo e penalidades ou reforço negativo. 

Portanto, um exemplo famoso é o AlphaGo, um jogo que utilizou o aprendizado por reforço e que recebeu como treinamento inúmeros jogos humanos, sendo capaz de derrotar mestres de jogos renomados.

Aplicações do aprendizado por reforço

Em suma, o aprendizado por reforço tem várias aplicações e está sendo utilizado em jogos, motores de recomendação, robótica, controle de semáforos e muito mais. Ou seja, isso permite que um agente aprenda a navegar pelas complexidades de diferentes ambientes.

Jogos de aprendizado por reforço

Então, o aprendizado por reforço é o algoritmo mais comum utilizado para resolver jogos. O AlphaGo é um exemplo notável de sucesso nessa área, como citamos anteriormente, pois ele recebeu instruções com base em diferentes jogos humanos e conseguiu derrotar mestres de jogos renomados.

Além disso, esse tipo de aprendizado permite que os personagens controlados pela inteligência artificial adotem táticas ofensivas e defensivas diferentes e descubram novas maneiras de navegar pelo ambiente do jogo.

Motores de recomendação personalizados

Os motores de recomendação personalizados utilizam uma forma avançada de aprendizado por reforço conhecida, por exemplo, como deep reinforcement learning. Assim, essa abordagem supera desafios como a mudança rápida de conteúdo, fadiga de conteúdo e taxa de cliques para oferecer recomendações com a maior recompensa possível.

Robótica de aprendizado por reforço

Na robótica, porém, o reforço é utilizado para alimentar os sistemas de visão computacional de robôs em fábricas e armazéns. Ou seja, os robôs móveis podem aprender a navegar pelos corredores do depósito, recuperar e transportar inventário, evitando acidentes.

Controle de semáforos

Para combater a congestão em ambientes urbanos, os centros urbanos estão recorrendo ao aprendizado por reforço para controlar os semáforos. Dessa maneira, os algoritmos são treinados para encontrar as melhores formas de operar os semáforos, considerando variáveis como horário do dia e quantidade de carros passando por um cruzamento.

Atendimento ao Cliente (NLP)

O aprendizado por reforço é uma parte importante do processamento de linguagem natural e ajuda os agentes de atendimento ao cliente a compreender e responder a frases. Essas abordagens tornam possíveis várias tecnologias de atendimento ao cliente, incluindo chatbots e assistentes virtuais.

Aplicações na Saúde

Entre as diversas possibilidades para o aprendizado por reforço na saúde, estão a revisão de dados de pacientes e informações de visitas anteriores para encontrar o tratamento que melhor atenda às necessidades de cada paciente, levando em consideração também os prazos de recuperação. Desse modo, acelerando o diagnóstico médico e garantindo que os pacientes recebam tratamentos mais rápidos e personalizados.

Aplicações na energia

Modelos de aprendizado podem analisar dados coletados por sensores e antecipar o consumo de energia ao combinar diferentes variáveis. Essa técnica determina as condições ideais que minimizam o consumo de energia e os custos quando as equipes tentam resfriar centros de dados.

Aplicações na Indústria Manufatureira

Nas fábricas e armazéns, o aprendizado por reforço alimenta os sistemas de visão computacional dos robôs. Os robôs móveis podem aprender a navegar pelos corredores do depósito, recuperar e transportar inventário, evitando acidentes.

Aplicações no setor automotivo

O aprendizado por reforço pode treinar carros autônomos a operar com segurança em ambientes realistas. Durante os testes, os algoritmos aprendem a levar em conta fatores como permanecer nas faixas, respeitar os limites de velocidade e estar cientes de outros.

Conclusão

Dessa maneira, o aprendizado por reforço é uma técnica poderosa no campo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Ao permitir que um agente aprenda a tomar decisões com base em recompensas e penalidades, essa abordagem consegue desenvolver novas possibilidades e utilidades para diferentes áreas, que vão desde os jogos e robótica até a saúde e dispositivos de navegação.

Assim, com sua capacidade de aprender com a experiência e melhorar ao longo do tempo, o aprendizado por reforço promete impulsionar o avanço da inteligência artificial e abrir caminho para aplicações cada vez mais sofisticadas.

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