Proceso de Decisión de Markov (MDP)

Componentes clave de un MDP

Un MDP suele definirse por varios componentes clave:

• Estados (S): Conjunto de posibles situaciones o configuraciones en las que puede encontrarse el agente. Por ejemplo, en una tarea de navegación de un robot, un estado podría representar la ubicación del robot en una cuadrícula.
• Acciones (A): Conjunto de opciones disponibles para el agente en cada estado. Las acciones concretas disponibles podrían depender del estado actual. Para el robot, las acciones podrían ser "moverse hacia el norte", "moverse hacia el sur", "moverse hacia el este", "moverse hacia el oeste".
• Probabilidades de transición (P): Define la probabilidad de pasar de un estado (s) a otro (s') tras realizar una acción concreta (a). Esto capta la incertidumbre del entorno; una acción puede no conducir siempre al resultado previsto. Por ejemplo, un robot que intente desplazarse hacia el norte puede tener una pequeña probabilidad de resbalar y quedarse en el mismo sitio o desviarse ligeramente de su trayectoria.
• Recompensa (R): Valor numérico que recibe el agente tras pasar del estado (s) al estado (s') debido a la acción (a). Las recompensas indican lo buena o mala que es una determinada transición o estado. El objetivo suele ser maximizar la recompensa total acumulada a lo largo del tiempo. Llegar a un lugar objetivo puede dar una gran recompensa positiva, mientras que chocar contra un obstáculo puede dar una recompensa negativa.
• Factor de descuento (γ): Un valor entre 0 y 1 que determina la importancia de las recompensas futuras en comparación con las recompensas inmediatas. Un factor de descuento más bajo da prioridad a las ganancias a corto plazo, mientras que un valor más alto enfatiza el éxito a largo plazo.

Un aspecto crucial de los MDP es la Propiedad de Markovque establece que el estado y la recompensa futuros sólo dependen del estado y la acción actuales, no de la secuencia de estados y acciones que condujeron al estado actual.

Cómo funcionan los MDP en la IA y el aprendizaje automático

En el contexto del Aprendizaje Automático (AM), los MDP constituyen la base de la mayoría de los algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo. El objetivo en un MDP es encontrar una política óptima (π), que es una estrategia o regla que indica al agente qué acción debe realizar en cada estado para maximizar su recompensa descontada acumulativa esperada.

Algoritmos como Q-learning, SARSA y los métodos de gradiente de política están diseñados para resolver MDP, a menudo sin requerir un conocimiento explícito de las probabilidades de transición o las funciones de recompensa, aprendiéndolas en cambio mediante la interacción con el entorno. Este bucle de interacción implica que el agente observe el estado actual, seleccione una acción basada en su política, reciba una recompensa y pase a un nuevo estado según la dinámica del entorno. Este proceso se repite, permitiendo al agente refinar gradualmente su política. Este paradigma de aprendizaje difiere significativamente del Aprendizaje Supervisado (aprendizaje a partir de datos etiquetados) y del Aprendizaje No Supervisado (búsqueda de patrones en datos no etiquetados).

Aplicaciones en el mundo real

Los MDP y las técnicas de RL utilizadas para resolverlos tienen numerosas aplicaciones prácticas:

• Robótica: Entrenamiento de robots para realizar tareas complejas como la navegación en terrenos desconocidos, la manipulación de objetos o las operaciones en cadenas de montaje. El robot aprende la mejor secuencia de acciones para alcanzar su objetivo, al tiempo que se enfrenta a incertidumbres físicas. Mira cómo se integra la visión por ordenador con la robótica.
• Sistemas autónomos: Optimizar el comportamiento de los vehículos autónomos, como decidir cuándo cambiar de carril o cómo sortear las intersecciones de forma segura y eficiente(IA en coches autoconducidos).
• Finanzas: Desarrollo de estrategias algorítmicas de negociación en las que un agente aprende políticas óptimas de compra/venta en función de los estados del mercado, u optimización de carteras de inversión(blog AI in Finance).
• Gestión de recursos: Optimización de decisiones en áreas como el control de inventarios, la distribución de energía en redes inteligentes(AI in energy blog), o la asignación dinámica de canales en redes inalámbricas.
• Juego: Entrenamiento de agentes de IA para jugar a juegos de mesa complejos (como el Go o el Ajedrez) o a videojuegos a niveles sobrehumanos, como AlphaGo de DeepMind.

Relación con otros conceptos

Es útil distinguir los MDP de los conceptos relacionados:

• Aprendizaje por Refuerzo (RL): El RL es un campo del aprendizaje automático que se ocupa de cómo los agentes aprenden comportamientos óptimos mediante ensayo y error. Los MDP proporcionan el marco matemático formal que define el problema que pretenden resolver los algoritmos de RL. El Aprendizaje por Refuerzo Profundo combina la RL con el Aprendizaje Profundo (DL) para manejar espacios de estados complejos y de alta dimensión.
• Modelos de Markov ocultos (HMM): Los HMM son modelos estadísticos que se utilizan cuando se supone que el sistema que se modela es un proceso de Markov con estados no observados (ocultos). A diferencia de los MDP, los HMM se centran principalmente en inferir estados ocultos a partir de observaciones y no suelen implicar acciones o recompensas para la toma de decisiones.
• Programación dinámica: Las técnicas como la Iteración de Valores y la Iteración de Políticas, que pueden resolver los MDP si se conoce el modelo (transiciones y recompensas), se basan en los principios de la programación dinámica.

El desarrollo de soluciones basadas en MDPs a menudo implica el uso de bibliotecas de RL construidas en marcos como PyTorch o TensorFlow. La gestión de los experimentos y el entrenamiento de los modelos puede implicar plataformas como Ultralytics HUB para agilizar los flujos de trabajo de los proyectos de IA. La evaluación eficaz del modelo es crucial para valorar el rendimiento de la política aprendida.