El rango de resolución de problemas del aprendizaje por refuerzo es más amplio de lo que la mayoría de la gente piensa. Una vez que comprendes lo que RL puede hacer realmente, las prioridades cambian por completo: optimizar la velocidad y el rendimiento se vuelve innegociable. La arquitectura debe responder a las demandas computacionales de RL, y no al revés. Es una tecnología verdaderamente transformadora. Si has dedicado tiempo a explorar las aplicaciones de RL en diferentes ámbitos, entenderías por qué esto importa tanto. El potencial acaba de comenzar a aflorar.