Parece que todos en el sector de la IA están perfeccionando sus habilidades de aprendizaje por refuerzo (RL), especialmente en Q-learning, tras los recientes rumores sobre el nuevo modelo de IA de OpenAI. P* y yo también me uno. Sin embargo, en lugar de especular sobre P* o revisando artículos y ejemplos antiguos de Q-learning, he decidido utilizar mi entusiasmo por los juegos de mesa para dar una introducción a Q-learning 🤓
En esta publicación de blog, crearé un programa simple desde cero para enseñarle a un modelo cómo jugar Tic-Tac-Toe (TTT). Me abstendré de utilizar bibliotecas RL como Gimnasia o Líneas de base estables; todo está codificado a mano en Python nativo y el script tiene solo 100 líneas. Si tienes curiosidad sobre cómo instruir a una IA para que juegue, sigue leyendo.
Puedes encontrar todo el código en GitHub en https://github.com/marshmellow77/tictactoe-q.
Enseñar a una IA a jugar al Tic-Tac-Toe (TTT) puede no parecer tan importante. Sin embargo, proporciona una introducción (con suerte) clara y comprensible a Q-learning y RL, lo que podría ser importante en el campo de la IA generativa (GenAI), ya que se ha especulado que los modelos GenAI independientes, como GPT-4 , son insuficientes para avances significativos. Están limitados por el hecho de que sólo pueden predecir el siguiente token y no pueden razonar en absoluto. Se cree que RL puede abordar este problema y potencialmente mejorar las respuestas de los modelos GenAI.
Pero ya sea que su objetivo sea repasar sus habilidades de RL anticipándose a estos avances, o simplemente esté buscando una introducción interesante al Q-learning, este tutorial está diseñado para ambos escenarios 🤗
En esencia, Q-learning es un algoritmo que aprende el valor de una acción en un estado particular y luego utiliza esta información para encontrar la mejor acción. Consideremos el ejemplo de la Lago congelado game, un popular juego para un solo jugador que se utiliza para demostrar Q-learning.