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.
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.
Fuente
El 'DQN' ha probado 49 juegos arcade de 'Atari' consiguiendo más del 75% de la puntuación humana en la mitad de ello.
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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