Hace 80 años, un experimento insólito tuvo lugar: entrenar palomas para guiar misiles picoteando objetivos en una pantalla. Aunque el proyecto nunca llegó a usarse, sentó las bases de un principio fundamental de la inteligencia artificial actual: el aprendizaje por refuerzo.

El aprendizaje por refuerzo: de palomas a algoritmos

El concepto es simple pero poderoso: repetir las acciones que generan resultados positivos. Así como una paloma aprende a picotear por comida, los algoritmos de IA aprenden a través de recompensas y castigos. Esta idea, formalizada por el psicólogo Burrhus Frederic Skinner en su teoría del condicionamiento operante, es la piedra angular de muchos modelos de IA, desde AlphaGo hasta los chatbots más avanzados.

La evolución del aprendizaje por refuerzo

En las décadas de 1940 y 1950, el condicionamiento operante de Skinner sentó las bases. Más tarde, en los años 70, 80 y 90, Richard Sutton y Andrew Barto aplicaron este concepto a la creación de agentes artificiales que aprendían a través de la interacción con su entorno.

AlphaGo: Un hito en la IA

El aprendizaje por refuerzo alcanzó la fama con AlphaGo, un programa que en 2016 venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol. AlphaGo combinó el aprendizaje supervisado con el aprendizaje por refuerzo, aprendiendo de partidas humanas y mejorando sus estrategias a través de la práctica autónoma.

Más allá de los juegos: IA en la vida cotidiana

Hoy en día, el aprendizaje por refuerzo se utiliza en una variedad de aplicaciones. Desde los modelos de lenguaje como ChatGPT que utilizan una técnica llamada aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), donde las preferencias humanas guían el aprendizaje del modelo, hasta otros servicios que lo utilizan para optimizar sus funciones.

El debate sobre el aprendizaje por refuerzo

A pesar de su éxito, el aprendizaje por refuerzo no es una solución universal. Su efectividad depende de la claridad y la precisión de la señal de recompensa. Una señal confusa puede llevar a comportamientos inesperados e incluso problemáticos, abriendo un debate sobre sus limitaciones y paradojas.

El legado de las palomas

Más de 80 años después del experimento con palomas, el principio del aprendizaje por refuerzo sigue siendo un componente crucial de la tecnología moderna. El legado de aquellas aves pioneras continúa influyendo en la inteligencia artificial que usamos a diario.

Fuente: Xataka