Wie entstand Reinforcement Learning?
¿Cómo surgió el aprendizaje por refuerzo?
Reinforcement Learning (RL) hat seine Wurzeln in der Verhaltenspsychologie und in frühen Arbeiten zu Lerntheorien, aber seine moderne Entwicklung kann auf die bahnbrechenden Arbeiten von Forschern wie Arthur Samuel in den 1950er Jahren und Richard Sutton in den 1980er Jahren zurückgeführt werden. Samuels Pionierarbeit bei der Entwicklung eines selbstlernenden Damespielprogramms legte den Grundstein für den Kompromiss zwischen Erkundung und Ausbeutung und für das Lernen aus Interaktionen in RL. Suttons Forschungen im Bereich des Zeitdifferenzlernens und der Q-Learning-Algorithmen entwickelten die RL-Methoden weiter. Mit der Integration neuronaler Netze in den 1990er Jahren und bedeutenden Durchbrüchen beim Deep Reinforcement Learning in den frühen 2010er Jahren entwickelte sich das Feld weiter, wie der Erfolg des DQN-Algorithmus von DeepMind beim Erlernen von Atari-Spielen zeigt. Mit zunehmender Rechenleistung und Datenverfügbarkeit fanden RL Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen. Seine Nützlichkeit in geschäftlichen Anwendungsfällen wurde deutlich, als RL-Algorithmen beeindruckende Fähigkeiten bei der Optimierung von Online-Werbung, Empfehlungssystemen, dynamischer Preisgestaltung, Bestandsmanagement und anderen Entscheidungsfindungsproblemen mit komplexen und unsicheren Umgebungen demonstrierten, was zu seiner Übernahme und Erforschung in zahlreichen Geschäftsumgebungen führte.
El aprendizaje por refuerzo (AR) tiene sus raíces en la psicología del comportamiento y en los primeros trabajos sobre las teorías del aprendizaje, pero su desarrollo moderno se remonta a los trabajos pioneros de investigadores como Arthur Samuel en los años 50 y Richard Sutton en los 80. El trabajo pionero de Samuel en el desarrollo de un programa de juego de damas de autoaprendizaje sentó las bases de la compensación entre exploración y explotación y del aprendizaje a partir de interacciones en RL. Las investigaciones de Sutton sobre el aprendizaje por diferencia de tiempo y los algoritmos de aprendizaje Q perfeccionaron los métodos de RL. Con la integración de las redes neuronales en la década de 1990 y los avances significativos en el aprendizaje profundo por refuerzo a principios de 2010, el campo siguió evolucionando, como demuestra el éxito del algoritmo DQN de DeepMind en el aprendizaje de los juegos de Atari. A medida que aumentaba la potencia de cálculo y la disponibilidad de datos, el RL encontró aplicaciones en diversos ámbitos empresariales. Su utilidad en casos de uso empresarial se hizo evidente cuando los algoritmos de RL demostraron capacidades impresionantes en la optimización de la publicidad en línea, los sistemas de recomendación, los precios dinámicos, la gestión de inventarios y otros problemas de toma de decisiones con entornos complejos e inciertos, lo que llevó a su adopción y exploración en numerosos entornos empresariales.