Las IAs ya pueden humillarnos jugando a nuestro videojuego favorito, ¿cómo aprenden a hacerlo?

Las IAs ya pueden humillarnos jugando a vuestro juego favorito, ¿cómo aprenden a hacerlo?

Si eres de esas individuos a las que se les da genial un definido juego es factible que nacieras con una habilidad innata para ello, y que no tuvieras enemigo desde el mismo instante en que empezaste a jugarlo. Posible, sí, sin embargo no probable: la totalidad de los gamers mejoran gracias al metodo de prueba y error, experimentando con diferentes tacticas y descartándolas hasta hallar una exitosa, y optimizando su app a partir de ese momento.

Si no somos capaces de ser expertos de la totalidad de videojuegos a los que nos enfrentamos es, sencillamente, por un dilema de tiempo y fuerza de voluntad: no tenemos motivación ninguna para jugar millones de veces las mismas partidas hasta que vuestro metodo de juego sea excelente.

Psicología humana básica para educar a las máquinas a derrotar a los individuos en su juego (nunca preferible dicho)

Pero, ¿y si no tuvieras nada que crear en la vida mas que jugar? Mejor aún, ¿y si tu programación te obligara a ello? Entonces (obviamente) no serías una persona, sino una inteligencia artificial y tu procedimiento de repaso sería el llamado “aprendizaje por refuerzo” o “reinforcement learning”. En su blogger corporativo, la startup mexicana SoldAI lo explica así:

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo definen ejemplos y características enfocadas en incrementar una medida de ‘recompensas’, basados en ‘acciones’ y al ambiente en el que el agente inteligente se desempeñará. Este algoritmo es el mas apegado a la psicología conductista de los humanos, ya que es un prototipo acción-recompensa, que busca que el algoritmo se ajuste a la preferible ‘recompensa’ dada por el ambiente, y sus acciones por tomar están sujetas a estas recompensas.

Sin desconfianza recordarás la gesta de AlphaGo, el 1° software que fue apto de derrotar a un campeón humano del ancestral (y complejo) juego chino Go. Esta IA fue entrenada jugando decenas de veces contra jugadores amantes y profesionales de Go, hasta que adquirió una técnica practicamente perfecta.

Una vez llegados a ese punto, sus fabricantes (DeepMind, compañia filial de Google) crearon una nueva generación del software, llamada AlphaGo Zero. ¿Su primordial diferencia? Zero estudiaba Go jugando decenas de veces contra sí mismo. Cuando Zero se enfrentó a su antecesor, que venía de vencer sin sacrificio a campeones humanos, fue capaz de ganarle. Una y otra vez. Hasta 100 veces seguidas.

Background 3311042 1280

De clásicos Atari a las recreativas

La propia DeepMind fue adquirida por Google® (por 500 millones de dólares) después del choque que logró en 2013 un software que habían construido apto de aprender a jugar a 61 clásicos de Atari a un nivel sobrehumano. Y lo hacía analizando, únicamente, la información de la pantalla, píxel a píxel, tal y como lo haría un ser humano. De todos modos, quiza DeepMind haya roto récords a la hora de educar a una IA a jugar (y ganar), sin embargo no ha creado nada: Arthur Samuel ya logró enseñar a una maquina a jugar a las damas, estudiar de sus errores y derrotar a humanos… en 1950.

Lo preferible es que todo lo que rodea a la inteligencia artificial es cada vez mas asequible para cualquier aficionado a la programación. Sin ir mas lejos, un paseo por GitHub nos puede llevar hasta MAME Toolkit, una biblioteca de Python apto de aplicar el aprendizaje de refuerzo al entrenamiento de una IA para que aprenda a jugar casi cualquier juego de arcade que podamos ejecutar en el simulador MAME (de videojuegos de recreativas). La propia pagina web(www) del proyecto nos explica como programar un breve algoritmo de entrenamiento en Street Fighter III.

También te recomendamos

¿Por qué las enormes industrias de tecnología están obsequiando o abriendo su tecnología de IA?

EL FUTURO DEL COCHE ELÉCTRICO PASA POR ESTOS PUNTOS

¿Puede una red neuronal escribir el guión de la comedia perfecta?


La novedad Las IAs ya pueden humillarnos jugando a vuestro juego favorito, ¿cómo aprenden a hacerlo? fue publicada originalmente en Xataka por Marcos Merino .


Xataka



Agradecemos a la fuente original por la información que nos ayudo a crear este articulo.

También puedes revisar estas noticias relacionadas.

Tags: #¿Cómo #aprenden #favorito #hacerlo #humillarnos #jugando #nuestro #pueden #videojuego

Deja un comentario

Author: 
    author