Model-based reinforcement learning

Nel campo dell’intelligenza artificiale, una delle questioni più rilevanti riguarda la capacità di un agente di prevedere le conseguenze delle proprie azioni prima di metterle in atto. Nell’apprendimento per rinforzo, questa possibilità segna la distinzione tra due approcci fondamentali: da un lato i metodi che imparano esclusivamente dall’esperienza, basandosi su tentativi ed errori, dall’altro quelli che cercano di costruire una rappresentazione interna dell’ambiente per simulare scenari futuri. È proprio su quest’ultimo approccio, noto come model-based reinforcement learning, che si concentra oggi una parte crescente della ricerca. L’idea è dotare l’agente di un “modello del mondo”, un simulatore interno che gli consenta di valutare mentalmente le conseguenze di ogni possibile azione. Questa capacità non solo promette di rendere l’apprendimento più rapido e sicuro, ma apre anche alla possibilità di pianificazione e ragionamento strategico, rendendo l’IA più autonoma e adattabile in ambienti complessi.