No cenário contemporâneo da inteligência artificial (IA), o aprendizado por reforço (AR) emerge como um dos campos de pesquisa mais estimulantes. Desenvolvedores de IA e aprendizado de máquina (AM) estão, cada vez mais, voltando sua atenção para as técnicas de AR, buscando aprimorar aplicativos e ferramentas inteligentes.
O aprendizado de máquina é a base fundamental de todos os produtos de IA. Desenvolvedores empregam diversas metodologias de AM para treinar suas criações inteligentes, sejam elas jogos ou outras aplicações. O AM é um campo vasto, e equipes de desenvolvimento constantemente propõem novas abordagens para treinar máquinas.
Entre as metodologias de AM mais promissoras está o aprendizado por reforço profundo. Nessa abordagem, o sistema é concebido para punir comportamentos indesejados e recompensar ações consideradas corretas. Especialistas acreditam que essa técnica permitirá que a IA aprenda por meio de suas próprias experiências.
Se você almeja uma carreira em inteligência artificial e aprendizado de máquina, este guia completo sobre métodos de aprendizado por reforço para aplicativos e máquinas inteligentes é um excelente ponto de partida.
O que é Aprendizado por Reforço em Aprendizado de Máquina?
AR é o processo de ensinar modelos de aprendizado de máquina a programas de computador. Com isso, um aplicativo torna-se capaz de tomar decisões sequenciais com base nos modelos de aprendizagem. O software aprende a atingir um objetivo dentro de um ambiente que pode ser complexo e incerto. Nesse modelo de aprendizado de máquina, a IA se depara com um cenário similar a um jogo.
O aplicativo de IA utiliza a estratégia de tentativa e erro para encontrar soluções criativas para os problemas. Uma vez que a IA adquire os modelos de AM apropriados, ela é capaz de instruir a máquina que ela controla a realizar tarefas definidas pelo programador.
A IA recebe uma recompensa sempre que toma uma decisão correta e conclui uma tarefa com sucesso. Em contrapartida, escolhas incorretas resultam em penalidades, como a perda de pontos de recompensa. O objetivo do aplicativo de IA é acumular o maior número possível de pontos, visando “vencer” o jogo.
O programador do aplicativo de IA define as regras do jogo e as políticas de recompensa, além de apresentar o problema que a IA deverá resolver. Diferentemente de outros modelos de AM, o programa de IA não recebe dicas do programador.
A IA precisa descobrir por conta própria como superar os desafios do jogo para maximizar suas recompensas. Para isso, o aplicativo pode utilizar tentativa e erro, tentativas aleatórias, o poder computacional de supercomputadores, e até mesmo estratégias sofisticadas de raciocínio.
É essencial equipar o programa de IA com uma infraestrutura computacional poderosa e conectar seu sistema de raciocínio a uma variedade de cenários de jogo, tanto paralelos quanto históricos. Isso permitirá que a IA desenvolva uma criatividade de alto nível, muitas vezes além da capacidade humana.
Exemplos Populares de Aprendizado por Reforço
#1. Derrotando o Melhor Jogador Humano de Go
O AlphaGo AI, desenvolvido pela DeepMind Technologies (uma subsidiária do Google), é um exemplo notável de aprendizado de máquina baseado em AR. Essa IA joga Go, um jogo de tabuleiro chinês milenar, conhecido por sua complexidade tática e estratégica.
Os programadores empregaram o método de ensino AR para o AlphaGo. A IA jogou milhares de partidas de Go, tanto contra humanos quanto contra si mesma. Em 2016, ela derrotou o melhor jogador de Go do mundo, Lee Se-dol, em uma partida individual.
#2. Robótica no Mundo Real
A robótica tem sido utilizada por muito tempo em linhas de produção, onde as tarefas são planejadas e repetitivas. No entanto, o desenvolvimento de um robô de uso geral para o mundo real, onde as ações não são pré-definidas, representa um desafio significativo.
Contudo, a IA habilitada pelo aprendizado por reforço é capaz de encontrar rotas suaves, navegáveis e curtas entre dois pontos.
#3. Veículos Autônomos
Pesquisadores na área de veículos autônomos utilizam amplamente o método AR para treinar suas IAs, visando:
- Navegação dinâmica
- Otimização de trajetórias
- Planejamento de manobras, como estacionamento e mudança de faixa
- Otimização de controladores (ECUs, MCUs)
- Aprendizado baseado em cenários rodoviários
#4. Sistemas de Refrigeração Automatizados
IAs baseadas em AR podem ser empregadas para minimizar o consumo de energia de sistemas de refrigeração em grandes edifícios comerciais, shoppings e, principalmente, data centers. A IA coleta dados de milhares de sensores de calor e também dados sobre atividades humanas e de máquinas. Com base nesses dados, a IA pode prever o potencial futuro de geração de calor e ajustar os sistemas de refrigeração para economizar energia.
Como Configurar um Modelo de Aprendizado por Reforço
Você pode configurar um modelo AR com base nos seguintes métodos:
#1. Baseado em Políticas
Essa abordagem permite que o programador de IA defina a política ideal para maximizar recompensas. Aqui, não se utiliza a função de valor. Uma vez definido o método baseado em política, o agente de aprendizado por reforço tenta aplicar a política de forma que as ações tomadas a cada passo permitam à IA maximizar seus pontos de recompensa.
Existem dois tipos básicos de políticas:
#1. Determinística: A política gera as mesmas ações em qualquer estado.
#2. Estocástica: As ações são determinadas pela probabilidade de ocorrência.
#2. Baseado em Valor
A abordagem baseada em valor, ao contrário, ajuda o programador a encontrar a função de valor ótimo, que representa o valor máximo sob uma política em qualquer estado. Uma vez aplicada, o agente AR avalia o retorno a longo prazo em um ou mais estados, de acordo com a política definida.
#3. Baseado em Modelo
Na abordagem AR baseada em modelo, o programador de IA cria um modelo virtual do ambiente. O agente AR, então, interage com esse ambiente para aprender.
Tipos de Aprendizado por Reforço
#1. Aprendizado por Reforço Positivo (ARP)
O aprendizado positivo envolve adicionar elementos para aumentar a probabilidade de um comportamento desejado ocorrer novamente. Esse método influencia positivamente o comportamento do agente AR, fortalecendo certos comportamentos da IA.
O reforço positivo visa preparar a IA para se adaptar a mudanças a longo prazo. No entanto, o excesso de reforço positivo pode levar a uma sobrecarga de estados, reduzindo a eficiência da IA.
#2. Aprendizado por Reforço Negativo (ARN)
Quando o algoritmo AR auxilia a IA a evitar ou interromper comportamentos negativos, a IA aprende com essa experiência e aprimora suas ações futuras. Esse processo é conhecido como aprendizado negativo. No entanto, o ARN fornece à IA uma inteligência limitada, focada apenas em atender a certos requisitos de comportamento.
Aplicações Práticas do Aprendizado por Reforço
#1. Desenvolvedores de soluções de comércio eletrônico criaram ferramentas personalizadas de sugestão de produtos e serviços. Ao integrar a API dessas ferramentas ao seu site de compras, a IA aprende com o comportamento de cada usuário e faz recomendações personalizadas.
#2. Videogames de mundo aberto oferecem possibilidades ilimitadas. Por trás de cada jogo, há uma IA que aprende com as ações dos jogadores e modifica o código do jogo para se adaptar a situações desconhecidas.
#3. Plataformas de negociação e investimento de ações baseadas em IA utilizam o modelo AR para aprender com os movimentos de ações e índices globais. Com base nesse aprendizado, elas formulam um modelo de probabilidade para recomendar ações para investimento ou negociação.
#4. Plataformas de vídeo online, como YouTube e outras, utilizam bots de IA treinados com o modelo AR para sugerir vídeos personalizados para seus usuários.
Aprendizado por Reforço vs. Aprendizado Supervisionado
O aprendizado por reforço tem como objetivo treinar o agente de IA para tomar decisões sequencialmente. A saída da IA depende do estado da entrada atual, e a próxima entrada para o algoritmo AR dependerá da saída das entradas anteriores.
Um exemplo do modelo de aprendizado de máquina AR é uma máquina robótica baseada em IA jogando xadrez contra um humano.
Por outro lado, no aprendizado supervisionado, o programador treina a IA para tomar decisões com base nas entradas fornecidas no início ou em qualquer outra entrada inicial. IAs em carros autônomos que reconhecem objetos no ambiente são um exemplo de aprendizado supervisionado.
Aprendizado por Reforço vs. Aprendizado Não Supervisionado
O método AR orienta a IA a aprender por meio das políticas do modelo de aprendizado de máquina. A IA tomará ações que maximizem seus pontos de recompensa, aprendendo por meio de tentativa e erro.
No aprendizado não supervisionado, o programador apresenta à IA dados não rotulados, sem fornecer informações sobre a estrutura dos dados ou o que a IA deve procurar. O algoritmo aprende, catalogando suas próprias observações em conjuntos de dados desconhecidos.
Cursos de Aprendizado por Reforço
Agora que você já tem uma base, aqui estão alguns cursos online para aprofundar seus conhecimentos em aprendizado por reforço:
Especialização em Aprendizado por Reforço: Coursera
Se você busca dominar os conceitos de aprendizado por reforço, dentro do contexto de AM, o Curso Coursera RL oferece uma opção de aprendizado e certificação no seu próprio ritmo. É recomendado que você tenha:
- Conhecimento em programação em Python
- Conceitos básicos de estatística
- Habilidade para converter pseudocódigos e algoritmos em código Python
- Dois a três anos de experiência em desenvolvimento de software
- Alunos de graduação em ciência da computação, a partir do segundo ano
O curso possui uma classificação de 4,8 estrelas e mais de 36 mil alunos já se inscreveram. Além disso, oferece auxílio financeiro para candidatos que atendam aos critérios do Coursera. O curso é oferecido pelo Alberta Machine Intelligence Institute da Universidade de Alberta, e instrutores renomados da área de ciência da computação ministram as aulas. Ao concluir o curso, você receberá um certificado Coursera.
Aprendizado por Reforço de IA em Python: Udemy
Se você trabalha no mercado financeiro ou marketing digital e deseja desenvolver softwares inteligentes para essas áreas, vale a pena conferir o Curso Udemy em RL. O conteúdo do curso aborda os princípios básicos de AR e o orienta a desenvolver soluções de AR para publicidade online e negociação de ações.
Entre os tópicos abordados, destacam-se:
- Visão geral do AR
- Programação dinâmica
- Métodos de Monte Carlo
- Métodos de aproximação
- Desenvolvimento de sistemas de negociação de ações com AR
O curso já teve mais de 42 mil participantes, possui uma avaliação de 4,6 estrelas e o conteúdo está disponível em português, inglês, espanhol, francês, alemão e italiano.
Aprendizado por Reforço Profundo em Python: Udemy
Se você possui conhecimentos básicos em deep learning e inteligência artificial, o Curso de AR em Python da Udemy é uma ótima opção. Com uma avaliação de 4,6 estrelas, o curso é bastante popular para aprender AR no contexto de IA/AM.
O curso é dividido em 12 seções que abordam:
- OpenAI Gym e técnicas básicas de AR
- TD Lambda
- A3C
- Theano Basics
- Fundamentos do TensorFlow
- Codificação em Python para iniciantes
O curso requer um investimento de cerca de 10 horas e 40 minutos e oferece 79 sessões de palestras especializadas.
Especialista em Deep Reinforcement Learning: Udacity
Se você deseja aprender machine learning avançado com líderes mundiais em IA/AM, como o Nvidia Deep Learning Institute e Unity, a Udacity oferece o curso Aprendizado por Reforço Profundo, que pode te ajudar a se tornar um especialista em AM.
Para participar, é necessário ter experiência em Python avançado, estatística intermediária, teoria da probabilidade, TensorFlow, PyTorch e Keras.
O curso tem duração de cerca de 4 meses, e aborda algoritmos de AR, como Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) e Deep Q-Networks (DQN).
Considerações Finais
O aprendizado por reforço representa um passo importante no desenvolvimento da IA. Empresas de desenvolvimento de IA e tecnologia têm investido nesse campo para criar metodologias confiáveis para treinamento de IA.
Apesar dos avanços na AR, ainda há muito a ser desenvolvido. Por exemplo, agentes AR separados não compartilham conhecimento entre si. Isso pode gerar lentidão no processo de aprendizado. É aqui que você pode aplicar sua criatividade e experiência em AM para superar esses desafios. Cursos online podem aprofundar seu conhecimento sobre métodos avançados de AR e suas aplicações em projetos reais.
Um tópico relacionado, que pode ser de seu interesse, é o que aborda as diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning.