PUZZLES: Un estándar para el razonamiento algorítmico neuronal

El razonamiento algorítmico es una habilidad cognitiva fundamental que desempeña un papel crucial en los procesos de resolución de problemas y toma de decisiones. El Aprendizaje por Refuerzo (RL) ha demostrado una notable competencia en tareas como el control motor, el manejo de entradas perceptuales y la gestión de entornos estocásticos. Estos avances han sido posibles en parte gracias a la disponibilidad de estándares. En este trabajo, introducimos PUZZLES, un estándar basado en la Colección de Rompecabezas Portátil de Simon Tatham, con el objetivo de fomentar el progreso en el razonamiento algorítmico y lógico en RL. PUZZLES contiene 40 rompecabezas lógicos diversos de tamaños ajustables y niveles de complejidad variable; muchos rompecabezas también cuentan con un conjunto diverso de parámetros de configuración adicionales. Los 40 rompecabezas proporcionan información detallada sobre las fortalezas y capacidades de generalización de los agentes de RL. Además, evaluamos varios algoritmos de RL en PUZZLES, proporcionando comparaciones de referencia y demostrando el potencial para futuras investigaciones. Todo el software, incluyendo el entorno, está disponible en https://github.com/ETH-DISCO/rlp.