Reinforcement learning: quando as máquinas aprendem a pensar
Reinforcement learning (traduzido como “aprendizado por reforço”) é um subcampo do aprendizado de máquina no qual um agente aprende, por meio de recompensas e punições, a tomar decisões ideais em um ambiente. Para isso, ele testa diferentes ações e melhora seu comportamento passo a passo, a fim de alcançar, no longo prazo, o maior benefício possível.
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O que é reinforcement learning?
Reinforcement learning (traduzido como “aprendizado por reforço”) descreve um método na área de machine learning. Além de supervised learning e unsupervised learning, o reinforcement learning é a terceira forma de treinar algoritmos e agentes para que possam tomar decisões de maneira autônoma. O foco está no desenvolvimento de soluções inteligentes para problemas complexos de controle.
Nessa abordagem de machine learning, diferentemente do supervised e do unsupervised learning, não são necessários dados para condicionamento. Em vez disso, os dados são gerados durante o treinamento por meio de um processo de tentativa e erro (trial and error) e, ao mesmo tempo, recebem um rótulo (label). Nesse processo, o programa passa por inúmeras rodadas de treinamento em um ambiente de simulação para entregar um resultado preciso. Ou seja, são definidos apenas estímulos que apoiam o sistema.
O resultado desejado desse treinamento é que a inteligência artificial, sem conhecimento prévio humano, seja capaz de resolver, de forma autônoma, problemas de controle muito complexos. Em comparação com a engenharia convencional, isso é mais rápido, mais eficiente e, no cenário ideal, também entrega o resultado ideal.
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Como funciona o reinforcement learning?
O reinforcement learning descreve diversas metodologias individuais nas quais um algoritmo ou agente de software aprende estratégias de forma autônoma. O objetivo é maximizar recompensas em um ambiente de simulação. O computador executa uma ação e, em seguida, recebe um feedback. Nesse processo, o agente de software não recebe previamente nenhuma informação sobre quais ações são mais promissoras e precisa definir sua abordagem por conta própria, por tentativa e erro (trial and error).
Para otimizar o sucesso do processo, o computador recebe recompensas em diferentes momentos, que influenciam suas estratégias. Com esses eventos, o agente de software aprende a avaliar as consequências de determinadas ações dentro do ambiente de simulação.
Para treinar um sistema de reinforcement learning de forma eficaz, frequentemente é utilizado o Q-learning. Nesse contexto, a função Q descreve a utilidade futura esperada de uma determinada ação em um estado específico. O objetivo do aprendizado por reforço é desenvolver uma estratégia de comportamento ideal com base nessas estimativas.
Tradicionalmente, no Q-learning, a policy é representada em uma tabela Q, na qual estados e ações são listados explicitamente, e cada combinação contém um valor para a recompensa esperada. No entanto, esse método só é viável em ambientes muito simplificados. Em cenários modernos, com espaços de estados e ações grandes ou contínuos, a tabela Q é substituída por aproximações de função. Nesses casos, geralmente são usadas redes neurais.
Onde e quando o reinforcement learning é usado?
O reinforcement learning é usado em muitas áreas diferentes nas quais máquinas ou sistemas precisam tomar decisões de forma autônoma e aprender com suas experiências. O objetivo é sempre desenvolver estratégias melhores e otimizar processos por meio do aprendizado contínuo. As principais áreas de aplicação incluem, por exemplo:
- Robótica: na área de robótica, o reinforcement learning ajuda, por exemplo, robôs a aprender sequências complexas de movimentos, como segurar, andar ou navegar. Em vez de programar cada movimento manualmente, os robôs aprendem por tentativa e erro como executar tarefas de forma eficiente. Assim, eles também conseguem se adaptar a novos ambientes ou situações.
- Desenvolvimento de jogos e treinamento de IA: o reinforcement learning ficou famoso por seus sucessos em jogos como xadrez, Go ou videogames. Nesse contexto, inteligências artificiais aprendem, por meio de milhões de simulações, a desenvolver estratégias ideais e até superar jogadoras e jogadores humanos.
- Setor financeiro: no mundo das finanças, o reinforcement learning é usado para otimizar estratégias de negociação ou gerenciar carteiras automaticamente. O algoritmo aprende a reagir a mudanças do mercado e a ponderar riscos e retornos. Assim, pode tomar melhores decisões de investimento no longo prazo.
- Controle de sistemas complexos: outro exemplo de aprendizado por reforço é o controle de sistemas sofisticados, como sistemas de tráfego inteligentes. Assim, ele oferece soluções inteligentes na supervisão da qualidade. Além disso, o aprendizado por reforço é utilizado em redes elétricas inteligentes, na otimização de cadeias de suprimentos em diversas empresas de logística ou na automação de fábricas.
- Medicina e otimização de energia: na medicina, o reinforcement learning apoia tratamentos personalizados ao sugerir planos terapêuticos ideais. No setor de energia, ele ajuda a controlar de forma dinâmica o consumo e a distribuição de energia para economizar recursos e reduzir custos.
Para simplificar a criação de novos algoritmos de reinforcement learning, existem diversas bibliotecas. Assim, a DeepMind, empresa especializada em inteligência artificial, publicou, com o Acme, uma biblioteca específica para a linguagem de programação Python. A biblioteca Stable-Baselines3 também já inclui muitas implementações prontas de algoritmos populares.