Videogames

Deep mind, la inteligencia artificial de Google a favor de los videojuegos

La inteligencia artificial (IA) continúa imparable, tanto así que la compañía DeepMind, filial de Google desde el 2014, ha desarrollado un sistema capaz de aprender por sí solo y de quedar por encima del 99,8 % de los jugadores de StarCraft II.

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La IA ha llevado a desarrollar la facultad de aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse ante una determinada realidad.   

Esta ha creado una red neuronal que aprende cómo jugar a los videojuegos de una manera similar a la de los seres humanos, así como una máquina de Turing Neural, o una red neuronal que puede ser capaz de acceder a una memoria externa como una máquina convencional de Turing, lo que resulta en una computadora que imita la memoria a corto plazo del cerebro humano.

Luego de dominar campos como el ajedrez, el go, el póker y el shogi, por primera vez, una inteligencia artificial ha ganado compitiendo en igualdad de condiciones en un juego de estrategia en tiempo real, caracterizado por su complejidad, su dinamismo y una multitud de actores.

Los siguientes avances

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Sucesivo a estos logros, los siguientes avances han estado relacionados con los videojuegos de disparos, logrando sonados éxitos.

Cada vez resulta más claro que la inteligencia artificial será capaz de resolver problemas reales en entornos cambiantes y complejos, lo que podría ser de utilidad en campos como la medicina, la bioquímica y quién sabe qué más. 

No nos debe extrañar que sus alcances luego abarquen la escritura de libros, dirección de mercados financieros o campañas militares.

A principio de año, la IA AlphaStar logró derrotar a jugadores profesionales de StarCraft II, un videojuego de estrategia en tiempo real caracterizado por su dinamismo, su complejidad y la enorme diversidad de opciones al alcance de los jugadores. 

Un nuevo peldaño de la IA

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Esta inteligencia artificial logró su éxito partiendo de la ventaja de conocer la posición de los enemigos; y esta semana, la IA artificial acaba de subir un nuevo peldaño de su evolución. 

A diferencia de otros intentos, esta es la primera inteligencia artificial capaz de alcanzar un nivel supremo en un juego multijugador, en el que compiten profesionales, rigiéndose por las mismas condiciones que los jugadores humanos.

Para Oriol Vinyals, director de investigación de DeepMind Technologies, esto es un sueño hecho realidad, según comunicado.

“Fui un jugador bastante serio de StarCraft II hace 20 años y desde hace mucho me fascina la complejidad de este juego”.

¿En qué consiste StarCraft II? 

Es un juego de estrategia en tiempo real lanzado en 2010, ambientado en un mundo futurista.

Es una simulación en la que varios jugadores construyen una base, mejoran la tecnología y producen unidades con las que luchar y extraer recursos, en partidas que van de los 15 o 20 minutos hasta las horas de duración. 

Este juego posee millones de jugadores por todo el mundo, equipos profesionales y una importante tradición en universidades e instituciones de investigación que trabajan en el campo de la IA.

El motivo es que constituye un entorno altamente desafiante para estos sistemas.

¿Cómo hacer que una máquina aprenda sola?

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AlphaStar lo ha logrado, gracias a la utilización de una serie de técnicas, detalladas en el artículo de «Nature», la máquina ha obtenido una puntuación mejor que la del 99,8% de los jugadores de StarCraft II registrados en el servidor del juego, Battle.net. 

Además, AlphaStar ha alcanzado el nivel de gran maestro, el máximo posible, para las tres razas disponibles.

«Esperamos que estos métodos puedan ser aplicados a muchos otros dominios», explican los autores del estudio, para recordar cuál es realmente el objetivo.

¿Cómo han logrado todo esto? 

El entrenamiento de AlphaStar comenzó con un aprendizaje directo a partir de los datos del juego, del cual logró ser mejor que el 84% de los jugadores activos y probó una serie de aperturas. 

Luego se aplicaron técnicas de aprendizaje maquinal de amplio espectro, como las redes neurales.

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La máquina aprendió jugando contra sí misma, recibiendo recompensas, imitando y solventando una especie de amnesia que la hacía volver a niveles de habilidad inferiores. 

Finalmente, en esta ocasión se usaron también múltiples agentes, entidades autónomas de inteligencia artificial que tienen sus propios objetivos, algoritmos y métodos.

Es así como AlphaStar pudo jugar online en el servidor Battle.net, con las mismas condiciones que cualquier jugador humano, y de forma anónima.

La máquina usó una interfaz con información comparable a la que usaría un humano y se le añadieron restricciones a la velocidad y número de operaciones simultáneas, para hacer a esta inteligencia tan capaz como un jugador profesional.

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