O aprendizado por reforço (RL, de Reinforcement Learning) é um ramo da inteligência artificial onde um agente aprende a tomar decisões sequenciais ao interagir com um ambiente. O agente recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações e ajusta sua estratégia (ou política) para maximizar a recompensa acumulada no longo prazo. Diferentemente do aprendizado supervisionado, onde as respostas corretas são fornecidas, o RL se distingue por exigir que o agente descubra, por tentativa e erro, quais sequências de ações levam ao sucesso.
Casos de uso e exemplos de aplicação
O RL é utilizado na robótica (para aprender a manipular objetos ou se locomover), em jogos (como xadrez ou Go, onde agentes superaram humanos campeões), na otimização de sistemas logísticos ou energéticos, na gestão de carteiras financeiras e na personalização de recomendações em plataformas digitais.
Por exemplo, em sistemas de recomendação, o agente ajusta sugestões de acordo com as reações dos usuários para maximizar o engajamento. Na robótica, um braço robótico pode aprender a agarrar objetos de diferentes formas, recebendo recompensa quando a tarefa é bem-sucedida.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Entre as principais bibliotecas estão OpenAI Gym (ambientes de simulação para RL), Stable Baselines3 (algoritmos padronizados), Ray RLlib (treinamento distribuído em larga escala), TensorFlow Agents, Keras-RL e Dopamine (do Google).
Essas ferramentas fornecem ambientes, algoritmos e interfaces que facilitam pesquisa, prototipagem e implementação de soluções de RL em contextos industriais ou avançados de pesquisa.
Desenvolvimentos recentes, evoluções e tendências
O RL tem avançado com métodos baseados em modelos, a combinação com aprendizado profundo (deep RL), e integração de técnicas de aprendizado por imitação. Os estudos recentes também focam em robustez, eficiência de treinamento, generalização para ambientes variados e redução da necessidade de dados por meio de simulações.
Tendências incluem aplicações em sistemas autônomos complexos (veículos, drones), automação industrial e integração com outros paradigmas de IA para criar agentes mais adaptativos e confiáveis.