T-800
Los centenials y milenials quizá tengan muy naturalizada la saga de Terminator. Pero para quienes nacimos el siglo pasado y supimos sorprendernos con las máquinas que perseguían para asesinar a John y Sarah Connor, nos resulta imposible no temer a los T-800 cada vez que nos encontramos con noticias que nos hablan de la evolución de la inteligencia artificial.
En esta ocasión, lo que me sorprendió es que utilizaron una inteligencia artificial juegue al Quake III Arena, un juego que fue lanzado a fines del siglo XX, y aparentemente su rendimiento fue similar al de un gamer de carne y hueso.
Se trata de un proyecto de Google, que a través de una filial dedicada a la investigación y desarrollo de inteligencia artificial lograron que una tecnología inerte juegue como un humano a un shooter (videojuego de disparos en primera persona). Se trata de DeepMind Technologies, una empresa inglesa creada en 2010 y adquirida rápidamente por Google en 2014. Esta compañía creó una red neuronal que aprende a jugar videojuegos de una forma muy similar a la que lo hacen los seres humanos mediante el empleo de una máquina que emula la memoria a corto plazo del cerebro humano.
Inteligencia Artificial
En síntesis, lo que hicieron fue poner al sistema DeepMind a jugar al legendario Quake III Arena (juego de acción multijugador lanzado a fines de 1999 para Windows, Linux, macOS, PS2 y Xbox 360 y que en el marco de este estudio y a veinte años del debut de Q3A, se lanzó una versión homenaje modificada).
Para asemejarse aún más a lo que los más viejos podríamos temer, los especialistas señalaron que el sistema de IA logró un “desempeño de nivel humano” al tiempo que aseguraron que con esta investigación no buscaban crear videojuegos más complejos sino enseñar a estos mecanismos a imitar el comportamiento de las personas en diversos entornos.
“El mundo real contiene múltiples agentes, cada uno aprendiendo y actuando de manera independiente para colaborar y competir con otros”, explicaron los responsables de DeepMind a la revista Science. Además celebraron que la tecnología que desarrollaron logre cooperar, una habilidad difícil de conseguir en las máquinas.


El experimento se basó en poner al sistema de IA bajo un entrenamiento de unas 450 mil partidas. Para ello  se empleó un algoritmo que entrena diversas variables en simultáneo, mediante lo que se conoce como “aprendizaje por refuerzo”. Así, el sistema aprendió cuáles son las tácticas eficientes e ineficientes para alcanzar el objetivo, en este caso la victoria en un videojuego.
Cabe notar que cada “jugador con IA” tenía visión en primera persona, igual que un usuario humano. Cada uno de esos agentes participó en equipos con de 40 integrantes, compuestos tanto por jugadores inertes como de carne y hueso.


“Advertimos un comportamiento artificial inteligente complejo y sorprendente de alto nivel”, concluyeron los expertos en su paper.


Esta compañía cobró notoriedad ya en 2016 después de que su programa AlphaGo derrotó a un jugador humano profesional de Go de 9 dan por primera vez.

Qué es el Aprendizaje Reforzado Profundo

La gran diferencia de DeepMind es que, como sus sistemas no están pre programados, es decir que no fueron desarrolladas para un propósito puntual como pueden haber sido Deep Blue o Watson de IBM y que solo funcionan dentro de su ámbito, ésta aprende de la experiencia usando solo píxeles primas como datos de entrada.​ En palabras más entendibles, prueban el sistema en videojuegos, en especial en juegos arcade, como Space Invaders o Breakout., y sin alterar el código, la inteligencia artifical empieza a entender cómo jugar el juego, y después de jugar varias veces tiene una mayor eficiencia al jugar que cualquier humano.
Fuentes: TN, Bloomberg, Financial Times y The Guardian.

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