Aprendiendo Q-learning: cómo programar una IA para jugar al Gato (Tic-Tac-Toe)

Aprendiendo Q-learning: cómo programar una IA para jugar al Gato (Tic-Tac-Toe)

En los últimos tiempos, el aprendizaje por refuerzo ha sido el tema principal de interés en el sector de la inteligencia artificial. Específicamente, se ha hablado mucho sobre el modelo de IA de OpenAI, llamado Q*. Dentro de esta tendencia, muchos están enfocándose en el Q-learning. Sin embargo, en lugar de especular sobre Q* o revisar viejos documentos e ejemplos sobre Q-learning, un desarrollador ha decidido utilizar su entusiasmo por los juegos de mesa para dar una introducción a Q-learning.

En una publicación de blog, se crea un programa sencillo desde cero para enseñar a una IA a jugar al juego Gato (Tic-Tac-Toe). Todo está codificado a mano en Python y el script es breve, de solo 100 líneas. Este tutorial es útil para aquellos que deseen aprender cómo entrenar a una IA para jugar juegos.

El autor comparte el código completo en GitHub, que se encuentra en el siguiente enlace: https://github.com/marshmellow77/tictactoe-q.

Puede parecer que enseñar a una IA a jugar Gato no es tan importante, pero este ejemplo sirve como una introducción clara y comprensible a Q-learning y el aprendizaje por refuerzo. Esto adquiere relevancia en el campo de la inteligencia artificial generativa (GenAI), ya que se ha especulado que modelos como GPT-4 no son suficientes para avanzar significativamente. Estos modelos se limitan a predecir el siguiente token y no pueden razonar. Se cree que el aprendizaje por refuerzo puede abordar esta limitación y mejorar las respuestas de los modelos GenAI.

Ya sea que desees fortalecer tus habilidades en Q-learning en preparación para futuros avances o simplemente busques una introducción interesante a este tema, este tutorial está diseñado para ambos casos.

En la base del Q-learning se encuentra un algoritmo que aprende el valor de una acción en un estado particular y luego utiliza esta información para determinar la mejor acción posible. Un ejemplo famoso utilizado para demostrar Q-learning es el juego Frozen Lake, un juego de un solo jugador.

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