O que é reinforcement learning? Tudo sobre essa abordagem na IA!

O reinforcement learning é um termo em inglês que pode ser traduzido como aprendizado por reforço.

Como o próprio nome sugere, estamos lidando com uma técnica de aprendizado, mas que tem a missão de ensinar máquinas – e não pessoas. Logo, é um modelo de aplicação da do campo da inteligência artificial (IA), setor que não para de crescer.

Entre as pesquisas que indicam essa evolução está a da Fishbowl, que mostrou que quase 30% dos profissionais disseram que usam algum programa de IA no trabalho. O estudo ainda aponta uma clara tendência de crescimento desse número.

E, voltando à explicação do que é Reinforcement Learning, vale destacar que a abordagem é inspirada na psicologia comportamental, utilizando um sistema de recompensa ou punição, para cada um dos acertos ou erros cometidos pela máquina.

Um grande exemplo que podemos usar para relacionar o reinforcement learning ao processo de aprendizagem é a referência do treinamento de um animal de estimação, como o cachorro. 

Uma técnica muito comum de ensinar o animal é usar comandos repetitivos e oferecer uma recompensa sempre que o cachorro responder positivamente a esse estímulo, realizando o que foi solicitado. 

Por exemplo, todas as vezes que você falar “senta” e o cachorro sentar, você pode dar a ele petiscos, que funcionam como um reforço positivo, mostrando ao cão que ele executou o que foi pedido e, por isso, está sendo “premiado”. 

Com as máquinas, os estímulos são diferentes, mas têm uma mesma base teórica de ação. Entretanto, o trabalho de treinamento é mais complexo, já que estamos tratando de um sistema baseado em tecnologia e em algoritmos. Aqui, petiscos não vão funcionar!

O que é reinforcement learning?

O reinforcement learning é uma abordagem de aprendizado de máquina inspirada na psicologia. A técnica consiste em reforçar as ações corretas da tecnologia, com base em recompensas. Logo, o objetivo é fazer com que a máquina busque sempre realizar as ações que maximizem as recompensas a longo prazo.

Isso é feito com o treinamento de algoritmos pela exploração e interação direta com o ambiente, sem depender de um conjunto de dados. 

Com isso, ele trabalha como um sistema autônomo, assimilando as informações no ambiente a partir de tentativa e erro. Calma, nós vamos explicar melhor!

Imagine, por exemplo, uma máquina que esteja sendo treinada para aprender a encontrar a saída de um labirinto. 

O reinforcement learning é dado ao agente, ou seja, à máquina, em um ambiente (o labirinto) e seu objetivo (sair dele). 

Com essas informações, a máquina começa a buscar alternativas que permitam que alcance o objetivo, dentro do ambiente em que está. 

No caso, a máquina fará diversas tentativas até que encontre o caminho certo para sair do labirinto.

Assim como os seres humanos, uma máquina dotada de inteligência artificial pode aprender com cada uma de suas tentativas, melhorando o desempenho até que não erre mais e possa repetir os acertos no futuro.

Esta abordagem de aprendizado de máquina pode ser muito útil para empresas que buscam:

• otimizar processos;
• criar sistemas autônomos;
• gerenciar recursos;
• tomar decisões assertivas;
• melhorar a experiência do cliente; 
• e muito mais.

Sobre isso, leia mais em: “Otimização do processo de vendas: como usar a inteligência artificial?”

Por que utilizar o reinforcement learning?

Uma pesquisa de tendências realizada pela Zendesk, a CX Trends, demonstra que os consumidores esperam mudanças profundas na forma com que eles vão se relacionar com as empresas daqui para frente, em relação ao uso de IA. 

De fato, 71% acreditam que IA ajuda a obter respostas mais rápidas e 74% entende que a tecnologia melhora a eficiência do atendimento ao cliente. 

A partir desses dados, entende-se que parte da razão para utilizar a IA e aplicar o que é reinforcement learning está na capacidade dessa tecnologia melhorar a experiência dos consumidores com a marca. Afinal, eles já esperam a interação com ferramentas como essa.

Além disso, o uso do reinforcement learning é especialmente importante quando lidamos com ambientes complexos e dinâmicos, nos quais é preciso implementar um sistema capaz de aprender a tomar decisões rápidas e otimizadas, conforme a demanda e situação.

Em outras palavras, o recurso é essencial quando você está em um cenário no qual as respostas e decisões precisam ser personalizadas, de acordo com cada circunstância.

Nessa linha, a utilização do reinforcement learning funciona muito bem, por exemplo, em cenários onde a supervisão manual é impraticável, como: robótica, jogos, gestão de alguns recursos e outras aplicações.

Com esta técnica, é possível que você utilize a máquina para encontrar as melhores soluções para diversos tipos de problemas, bastando que se defina o ambiente, as regras, seus objetivos e suas recompensas, como veremos a seguir.

Como aplicar o reinforcement learning?

Saber como aplicar o reinforcement learning envolve entender cada uma das etapas que um sistema de IA precisa para funcionar, como:

• escolha do algoritmo;
• definição do problema;
• criação do ambiente;
• treinamento e coleta de dados;
• monitoramento, avaliação e ajustes;
• implementação.

Vamos entender um pouco melhor cada uma destas etapas.

Escolha do algoritmo

É importante começar escolhendo o algoritmo correto de reinforcement learning. 

Sua escolha depende, na maioria das vezes, das características do ambiente e condições em que o agente será treinado.

Definição do problema

É nesta fase que você determina os estados (ou ações) em que o algoritmo pode operar, definindo também as recompensas associadas às ações e o objetivo final.

Criação do ambiente

O terceiro passo é criar o local no qual o algoritmo trabalhará. Normalmente, o treinamento é feito em um espaço simulado e, apenas após a finalização, é colocado em prática em um ambiente real.

Treinamento e coleta de dados

Esta é a etapa em que o algoritmo é colocado em prática e o agente começa a realizar suas tentativas e erros dentro do ambiente definido para ele. 

A cada tentativa, é realizada a coleta de dados para que ele possa aprender com cada um de seus erros e acertos.

Monitoramento, avaliação e ajustes

Realizar o monitoramento é importante para:

• corrigir eventuais falhas;
• avaliar intervenções;
• realizar os ajustes conforme a necessidade. 

Tudo isso deve ser realizado até que o agente (a máquina) alcance um desempenho satisfatório.

Implementação

Após as etapas anteriores, o sistema estará pronto para lidar com o ambiente em que foi treinado. A partir daí, basta implementá-lo em um ambiente real para seu uso prático.

Q-learning e Deep Q Network (DQN)

Estes são dois algoritmos muito utilizados no aprendizado de máquina por reinforcement learning. 

O Q-learning é um algoritmo mais simples, que utiliza uma matriz bidimensional, onde é registrado cada um dos resultados obtidos durante seu treinamento. E são consultados para a tecnologia tomar decisões cada vez mais próximas do objetivo final.

Já o Deep Q Network é uma evolução do Q-learning, deixando de lado a matriz bidimensional para trabalhar com uma rede neural artificial profunda, conhecida como deep learning.

Leia também: O que é deep learning?

Preparado para trabalhar com as inteligências artificiais no futuro?

Agora que você aprendeu o que é reinforcement learning, o porquê utilizar e como aplicar, fica mais fácil compreender o que faz dela uma técnica tão importante.

Entender tudo isso também pode te ajudar a tomar decisões mais assertivas quanto ao uso de inteligência artificial em sua empresa.

Em paralelo, aproveite para se aprofundar ainda mais e aprender a criar os próprios modelos de IA. Seja qual for seu objetivo, o primeiro passo já foi dado aqui.

Para colocar a mão na massa, faça sua inscrição e comece uma avaliação gratuita do sistema da Zendesk, que oferece ferramentas de IA prontas, como o chatbot.