El aprendizaje por refuerzo explicable es un método en el que los programas informáticos aprenden a tomar decisiones y se explica por qué toman esas decisiones.
Imagina que un robot aprende a atrapar una pelota. El aprendizaje por refuerzo explicable nos ayuda a entender por qué el robot realiza un movimiento específico en una situación determinada.
Así, las personas pueden comprender mejor cómo y por qué actúa un programa, lo cual es especialmente importante cuando las decisiones son importantes o complejas.
Estas explicaciones ayudan a generar confianza en la tecnología y a detectar problemas con mayor facilidad.