強化学習をどのように実施できるかの例は、ビデオゲームをプレイするための人工知能エージェントの教育にあります。

たとえば、エージェントがポンゲームをプレイするように訓練することができます。エージェントの目標は、ボールが競技場を横切るのを防ぐためにパレットを移動することです。エージェントは、ボールがフィールドを越えるたびに、パレットでボールを打つたびにポジティブな報酬を受け取ることができました。

ゲームとの相互作用を通じて、エージェントは蓄積された報酬を最大化するような方法でパレットを移動することを学びます。時間が経つにつれて、エージェントは、ボールのパスを防ぎ、ゲームでスコアを増やすのを防ぐために、ますます洗練された戦略を学ぶことができました。

これは単なる簡単な例ですが、実際の環境での複雑なタスクのロボットティーチング、株式市場投資戦略の最適化、都市の交通管理、その他多くの分野など、強化学習を他の多くのシナリオに適用できます。
Un ejemplo de cómo se podría implementar el aprendizaje por refuerzo es en la enseñanza de un agente de inteligencia artificial para jugar un videojuego.

Por ejemplo, se podría entrenar a un agente para que juegue al juego del pong. El objetivo del agente sería mover una paleta para evitar que una pelota atraviese el campo de juego. El agente podría recibir una recompensa positiva cada vez que golpea la pelota con la paleta y una recompensa negativa cada vez que la pelota atraviesa el campo.

A través de la interacción con el juego, el agente aprende a mover la paleta de tal manera que maximice la recompensa acumulada. Con el tiempo, el agente podría aprender estrategias cada vez más sofisticadas para evitar que la pelota pase y aumentar su puntuación en el juego.

Este es solo un ejemplo simple, pero el aprendizaje por refuerzo se puede aplicar en muchos otros escenarios, como la enseñanza de robots para tareas complejas en entornos reales, la optimización de estrategias de inversión en bolsa, la gestión de tráfico en ciudades y muchas otras áreas.