El aprendizaje por refuerzo inverso (IRL) es un tipo de técnica de aprendizaje automático en la que los agentes aprenden a imitar el comportamiento de un profesor infiriendo la función de recompensa subyacente que gobierna el comportamiento del profesor. IRL se utiliza a menudo para aprender comportamientos complejos en robótica e inteligencia artificial, lo que permite al profesor proporcionar retroalimentación en forma de recompensa sin programar explícitamente la función de recompensa en el sistema.
IRL está estrechamente relacionado con el aprendizaje por refuerzo, un tipo de aprendizaje en el que se proporcionan recompensas al agente por lograr un determinado objetivo o resultado. En el aprendizaje por refuerzo, la función de recompensa está programada explícitamente en el sistema. Sin embargo, en la vida real, la función de recompensa se infiere del comportamiento del profesor. Así, en el proceso de aprendizaje de la función de recompensa, el agente debe imitar la conducta del profesor.
El aprendizaje por refuerzo inverso se ha utilizado en varias áreas de aplicación diferentes. Por ejemplo, se ha utilizado para aprender comportamientos de robots en entornos simulados y del mundo real, para desarrollar diversas estrategias de juego y habilidades de juego, y para permitir que los sistemas planifiquen automáticamente sus actividades o tareas. Además, se ha utilizado en inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, navegación y conducción autónoma.
En general, el aprendizaje por refuerzo inverso proporciona una herramienta increíblemente poderosa para aprender comportamientos dinámicos y complejos. Es una poderosa herramienta en informática, robótica y otros campos para aprender a partir de comportamientos observados, permitiendo a los agentes imitar a sus profesores.
