El 'cerebro' artificial de Google que domina los videojuegos

Google 'DeepMind' ha creado un agente artificial que combina aprendizaje por refuerzo con un tipo de red neuronal artificial.
El 'DQN' ha probado 49 juegos arcade de 'Atari' consiguiendo más del 75% de la puntuación humana en la mitad de ello.
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Un nuevo competidor llega al escenario de los videojuegos vintage. Lo insólito es que no es humano, sino que se trata de una inteligencia artificial (IA). No se preocupen, no tendrán que enfrentarse ustedes a un humanoide como Yo, Robot, ni a un Terminator. La IA de Google DeepMind es puro software, un programa de aprendizaje 'neurobiológico' basado en el hipocampo del cerebro, una red neuronal que, según psicólogos y neurocientíficos, nos permite a los humanos recordar acontecimientos experimentados, así como orientarnos en el espacio.


Este agente artificial llamado deep Q-network (DQN), que más bien es un algoritmo matemático, ha sido desarrollado combinando dichos mecanismos biológicos con técnicas de aprendizaje automático por refuerzo, algo novedoso que para muchos podría ser un hito en inteligencia artificial. Las pruebas de esta IA, publicadas este miércoles en la revista Nature, se desarrollaron utilizando 49 juegos clásicos diferentes de la compañía Atari, como Space Invaders o Breakout, habituales de las máquinas recreativas. "El agente interactúa con el entorno, seleccionando las acciones que maximizan alguna noción de recompensa, que en este caso sería alcanzar la más alta puntuación", explican sus creadores.


Para un gamer habituado a los juegos vintage puede parecer fácil elaborar estrategias, pero eso es porque los humanos ya estamos familiarizados con los movimientos de la máquina, pues ya los realizamos en la vida real. Sin embargo, un software no lo está. Si usted juega una partida de Breakout puede intuir a dónde va a ir la pelota, la IA no tiene forma de predecirlo. Así, DQN tuvo que aprender de la experiencia a medida que jugaba pues, su información previa se limitaba a los píxeles de la pantalla y a la puntuación para cada juego. Sorprendentemente, "rindió a un nivel comparable al de un probador de videojuegos profesional (y de carne y hueso), logrando más del 75% de la puntuación humana en más de la mitad de los juegos".


Ya existen otros agentes de aprendizaje por refuerzo pero, según los desarrolladores de DeepMind, "el DQN también los superó en 43 juegos". El algoritmo de Google sobresalió en clásicos como el Video Pinball, Boxeo, Robotank, Enduro, etc. En general, a esta IA se le dan bien los juegos de disparos en desplazamiento lateral y la conducción en 3D, lo que, según los desarrolladores, "viene a demostrar que una única arquitectura puede aprender con éxito estrategias óptimas en una variedad de ambientes". De hecho, en este tipo de juegos superó el nivel humano. "Se salió", manifestaron los creadores. "En algunas partidas incluso desarrolló estrategias sorprendentemente perspicaces que le permitieron alcanzar la máxima puntuación", concluyen.


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Sinceramente el video es igual de espectacular como inquietante, no soy paranoico con esto de la IA (terminator creado por google tomándose el mundo), me parece genial ver los avances y como la mayoría de laneros quisiera ser parte de un equipo de google en esta área, pero me da la sensación que a medida que avanza la tecnología (salvo los que la desarrollan) los demás nos hacemos mas tontos, es decir, hoy le toma 600 intentos dominar un juego de arcade, mañana le toma un par de intentos corregir nuestros algoritmos o auto-mejorarse, lo cual insisto, es muy emocionante e inquietante al mismo tiempo.
 
sin duda esto es interesante,siempre he sentido las ganas de aprender sobre este tipo de tecnologías y como funcionan las redes neuronales....
 
sin duda esto es interesante,siempre he sentido las ganas de aprender sobre este tipo de tecnologías y como funcionan las redes neuronales....
Las redes neuronales son sólo una de las varias técnicas que hay para inteligencia artificial.

Existen otras: como algoritmos genéticos, sistemas expertos, lógica difusa, aprendizaje por imágenes. Fuera de las combinaciones de esas técnicas con métodos estadísticos, como la redes bayesianas.

Yo tomé una clase de esto en la universidad, pero la verdad salí decepcionado. No por la parte técnica, sino porque el tema de la "inteligencia" en la inteligencia artificial son muchas técnicas dispersas, sin definición del concepto. El problema a veces se va a la parte filosófica, ya que no hay una definición ampliamente aceptada de qué es inteligente o que no.

Ahora volviendo al tema, en el caso de las redes neuronales, lo bueno es que pueden hacer cosas impresionantes mejor que un humano. El problema es que las redes neuronales son poco versátiles. Les puedes enseñar muy bien una tarea específica, pero si le cambias el problema, ya no es que sirvan de a mucho.
 
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Tomaré esto como otra oportunidad para recomendar el libro "La nueva mente del emperador" de Roger Penrose (uno de los científicos que hace años dijo esto http://physicsworld.com/cws/article...ims-to-have-glimpsed-universe-before-big-bang, básicamente que había algo antes del bigbang, que hace unos días otros científicos con una nueva teoría de un universo que no ha tenido principio llenaron las páginas de facebook :p). Penrose está en contra de la inteligencia artificial fuerte, y el libro habla de lo que se considera que es la conciencia, leyes de la física y demás.

Yo a modo personal estoy más del otro lado, creo que lo que nos define aunque sea un circuito en extremo complejo, es al fin y al cabo un circuito, pero lo que dice Penrose es verdad, aún no sabemos qué es eso que llamamos conciencia, y además él lo hace a través de las matemáticas, lo mío es solo una corazonada XD
 
Las redes neuronales son sólo una de las varias técnicas que hay para inteligencia artificial.

Existen otras: como algoritmos genéticos, sistemas expertos, lógica difusa, aprendizaje por imágenes. Fuera de las combinaciones de esas técnicas con métodos estadísticos, como la redes bayesianas.

Yo tomé una clase de esto en la universidad, pero la verdad salí decepcionado. No por la parte técnica, sino porque el tema de la "inteligencia" en la inteligencia artificial son muchas técnicas dispersas, sin definición del concepto. El problema a veces se va a la parte filosófica, ya que no hay una definición ampliamente aceptada de qué es inteligente o que no.

Ahora volviendo al tema, en el caso de las redes neuronales, lo bueno es que pueden hacer cosas impresionantes mejor que un humano. El problema es que las redes neuronales son poco versátiles. Les puedes enseñar muy bien una tarea específica, pero si le cambias el problema, ya no es que sirvan de a mucho.
Jmm, que pasaría si intentan juntar todas las cualidades de aprendizaje de IA en una sola red neuronal?, digo, si es posible, claro.
 
no se como se llama el juego en atari pero arkanoid de taito, maldito juego tan dificil eehhhh¡¡¡

 
Lo escribio asimov... es un paso ineludible, el ser humano en su afán de crear algo a su imagen. Un poco paranoico, pero no injustificado.
 

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