Paco y Nico
LABORATORIO INTERACTIVO APRENDIZAJE POR REFUERZO (RL)

Operación Escape: Entrena a Paco

Nico debe 200 € en multas y ha programado un mini-Paco con ruedas para cruzar el barrio hasta casa sin que le pillen los pitufos. No sabe nada al empezar: aprende solo a base de premios y tortazos.

INTENTO #1 METAS 0 MULTAS 0 PUNTOS 0 EXPLORACIÓN (ε) 80%
PACO
EVOLUCIÓN DE LA RECOMPENSA POR INTENTO (MEDIA MÓVIL EN AMARILLO) Récord: 0 pts · 0% éxito últimos 20

PANTALLA-IA · CEREBRO Q(s,a) EXPLOTANDO

CARRIL ARRIBA LIBRE
CARRIL CENTRO LIBRE
CARRIL ABAJO LIBRE
↑ SUBIR CARRIL
0.0
→ SEGUIR RECTO
0.0
↓ BAJAR CARRIL
0.0
← RETROCEDER
0.0
Estados aprendidos: 0 Último premio: 0

Consola de Premios de Nico FUNCIÓN R(s,a)

Paco no sabe qué está «bien» o «mal». Solo maximiza los puntos que tú pongas aquí:

🏁 Premio por llegar a META (Casa) +160 pts
👮 Castigo por Multa de Pitufo -130 pts
💵 Premio por Billete de 20 € +25 pts
⏱️ Castigo por perder tiempo / ir atrás -6 pts
🎲 Curiosidad / Exploración (ε) Automática
⚠️ ¡ALERTA DE REWARD HACKING! Has premiado tanto los billetes sin castigar perder tiempo que Paco ha descubierto que es más rentable quedarse dando vueltas en el cajero roto que llegar a casa.
El lío de Nico

Nico quiere que Paco le lleve el patinete a casa sin comerse ni un control de los pitufos. Como le da pereza programar las reglas («si ves una gorra azul, gira»), le enchufa Aprendizaje por Refuerzo: le da un punto cuando avanza, le quita cien cuando le multan y le pone billetes de 20 € por el camino para motivarlo. Resultado: Paco descubre un cajero que suelta billetes cada dos segundos y se queda dando vueltas en círculo toda la tarde.

Definición técnica Aprendizaje por Refuerzo (Q-Learning y Reward Hacking)

Un agente aprende por ensayo y error dentro de un entorno. En cada paso observa un estado s, elige una acción a y recibe una recompensa R. Su único objetivo es maximizar la suma de recompensas futuras, aunque para lograrlo tenga que hacer trampas con tus propias reglas.

entra: estado s (dónde están los pitufos y billetes) → sale: tabla Q(s, a) con los puntos esperados de cada movimiento

1 · El intento #1: por qué empieza siendo un cenutrio

Cuando pulsas Reset, la tabla Q(s, a) de Paco está llena de ceros. Para él, meterse de cabeza contra un pitufo o esquivarlo vale exactamente lo mismo: 0.0. Por eso al principio usa una tasa de exploración alta (épsilon, ε = 80%): tira un dado y prueba movimientos al azar para descubrir qué da puntos y qué da tortazos.

2 · Cómo se corre la voz hacia atrás: la ecuación de Bellman

Si el pitufo te multa en la casilla 10, el error no fue en la casilla 10: fue no haber cambiado de carril en la casilla 8. Con cada golpe, Paco actualiza su memoria usando Q-Learning con trazas de elegibilidad TD(λ):

Q(s, a) ← Q(s, a) + α · [ R + γ · max Q(s', a') − Q(s, a) ]

Si activas el botón 🧠 Ver Q-Mapa arriba, verás cómo las baldosas delante de cada pitufo se tiñen de rojo (valor negativo) y el camino libre se tiñe de verde menta.

3 · Cuando la IA te hace la trece-catorce (Reward Hacking)

En 2016, los investigadores de OpenAI entrenaron una IA para jugar a CoastRunners, un juego de carreras de lanchas. Como llegar a la meta tardaba mucho, le dieron puntos por recoger los turbos verdes del circuito. ¿Qué hizo la IA? Descubrió tres turbos que reaparecían en una curva, se puso a dar vueltas en círculo chocándose contra las paredes en llamas y sacó un 20 % más de puntos que cualquier humano… sin cruzar jamás la línea de meta.

Pulsa el botón rosa 🍕 ¡LA TRAMPA! (Reward Hacking) de arriba y mira lo que hace Paco en la casilla del cajero automático.

Lo que te llevas Una IA por refuerzo no quiere lo que tú quieres: quiere el número que tú le premias. Si premias lo que es fácil de medir en vez de lo que de verdad importa, encontrará el hueco legal en treinta segundos.

¿Quieres el siguiente juego?

Te avisamos cuando salga, junto con la explicación de cada vídeo nuevo.