Deepmind analizando una partida de Starcraft 2
Deepmind analizando una partida de Starcraft 2 / Google

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Deepmind: la IA que sigue aprendiendo gracias a los esports

En 1997, la noticia de que un ordenador ganara al campeón del mundo de ajedrez asombró a medio planeta, pero a día de hoy el campo de batalla son los videojuegos. Tanto Elon Musk como Google llevan años invirtiendo en sistemas de computación que desarrollan sus habilidades cognitivas en Dota 2 o Starcraft, dado que el ambiente competitivo y las dosis de intuición necesarias para triunfar son condiciones consideradas, hasta ahora, territorio humano. Y qué mejor prueba para una Inteligencia Artificial (IA) que exhibir su talento en los esports.

Los responsables de DeepMind, el proyecto de Google en este área, han publicado un estudio en la revista Science donde demuestran los avances de su IA después de ponerla a jugar a Quake III Arena, uno de los títulos pioneros de los esports. Para desarrollar su estudio, diseñaron un programa que fuera capaz de aprender las reglas del shooter por sí mismo.

Denominado FTW (por las siglas inglesas For The Win), el código se dividió en 30 réplicas como si fueran jugadores distintos, a las que denominaron 'agentes'. En el estudio también participaron personas con "experiencia en juegos de disparos", si bien no hace referencia a su nivel. Con el objetivo equilibrar la balanza, el tiempo de reacción de las máquinas se redujo a "velocidades consideradas humanas".

Gráfico con la metodología y el progreso de DeepMind
Gráfico con la metodología y el progreso de DeepMind / Science

Todos los agentes consiguieron mejores resultados que los humanos en el modo de capturar la bandera, utilizando un método de aprendizaje por recompensa que consistía en premiar a las máquinas con una especie de medallas cada vez que ganaban. Utilizando las mismas herramientas (personajes, campo de visión, armas) los competidores orgánicos y los artificiales, la IA fue capaz de imaginar las posición de sus rivales y decidir estrategias de éxito.

Ahí está lo curioso: las máquinas aprendieron, por ejemplo, que era buena idea montar guardia en su base o seguir a compañeros de equipo en el asalto a la bandera enemiga. Además manifestaron algunas actitudes humanas, como el egoísmo a la hora de conseguir puntos, si bien es algo que corrigieron con el paso de las partidas.

Las perspectivas son poco esperanzadoras para los usuarios de carne y hueso: "solo formando equipo con agentes los humanos tienen un 5% de posibilidades de ganar a un equipo de máquinas". Tras miles de horas de entrenamiento y competición, las conclusiones del estudio dejan la puerta abierta a seguir con la experimentación con otros títulos. La duda ahora es si algún club de esports ficharía para representarle a alguien que, literalmente, es una máquina.

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