L'apprendimento per rinforzo inverso (IRL) è un tipo di tecnica di apprendimento automatico in cui gli agenti imparano a imitare il comportamento di un insegnante deducendo la funzione di ricompensa sottostante che governa il comportamento dell'insegnante. L'IRL viene spesso utilizzato per apprendere comportamenti complessi nella robotica e nell'intelligenza artificiale, consentendo all'insegnante di fornire feedback sotto forma di ricompensa senza mai programmare esplicitamente la funzione di ricompensa nel sistema.
L'IRL è strettamente correlato all'apprendimento per rinforzo, un tipo di apprendimento in cui vengono fornite ricompense all'agente per il raggiungimento di un determinato obiettivo o risultato. Nell’apprendimento per rinforzo, la funzione di ricompensa è esplicitamente programmata nel sistema. Tuttavia, nell'IRL, la funzione di ricompensa viene dedotta dal comportamento dell'insegnante. Pertanto, nel processo di apprendimento della funzione di ricompensa, l'agente deve imitare il comportamento dell'insegnante.
L'apprendimento per rinforzo inverso è stato utilizzato in diverse aree di applicazione. Ad esempio, è stato utilizzato per apprendere i comportamenti dei robot in ambienti simulati e reali, per sviluppare varie strategie di gioco e abilità di gioco e per consentire ai sistemi di pianificare automaticamente le loro attività o compiti. Inoltre, è stato utilizzato nell’intelligenza artificiale, nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella navigazione e nella guida autonoma.
Nel complesso, l’apprendimento con rinforzo inverso fornisce uno strumento incredibilmente potente per apprendere comportamenti complessi e dinamici. È un potente strumento nell'informatica, nella robotica e in altri campi per apprendere dai comportamenti osservati, consentendo agli agenti di imitare i loro insegnanti.
