Esta IA ha aprendido a jugar a 57 videojuegos de Atari por su cuenta

Última actualización el 03/04/2020 a las 16:08

DeepMind, la Inteligencia Artificial que Google compró hace unos años para derrotar en juegos a personas reales, ha aprendido a jugar a 57 juegos de la legendaria consola Atari por sí sola.

Anteriormente Google había entrenado su Inteligencia Artificial para vencer a los humanos tanto en juegos de mesa –concretamente, en el milenario juego chino Go– y además también lo está intentando con clásicos en 3D como en el Counter Strike.

Ahora, la IA de Google ha aprendido como jugar a 57 de los juegos de la Atari 2600 y lo hace mucho mejor que un humano medio.

Juego Montezuma's Revenge de Atari

El motivo por el que Google está enseñando a su Inteligencia Artificial a aprender a jugar es porque los juegos son algo tan complejo, por lo que históricamente se ha usado a los juegos para medir la inteligencia de las IA.

El porqué se ha escogido Atari es muy sencillo: esta colección de los 57 juegos más difíciles de Atari son los desafíos más complicados para los agentes de aprendizaje de refuerzo profundo —Deep reinforcement learning (DRL) agent en inglés–.

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Atari, el Benchmark de las Inteligencias Artificiales

Si bien es cierto que otras Inteligencias Artificiales han podido superar ciertos juegos de esta colección de manera individual, generalmente fallan cuando se enfrentan al paquete al completo, pues requiere una serie de capacidades que se deben usar de forma conjunta debido a la diversidad de juegos y tareas.

Atari57, la Inteligencia Artificial de DeepMind especializada en Atari, es el primer agente que es capaz de completar toda la saga de 57 juegos de la Atari 2600.

agentes de inteligencia artificial capaces de superar los 57 juegos de Atari

En comparación con otros agentes DRL, Atari es capaz de obtener un mejor desempeño en comparación con otras Inteligencia Artificiales.

Never Give Up, la anterior versión del agente de DeepMind, fue capaz de ganar en 51 de los juegos de Atari. Además, y aunque Atari consiga un desempeño general menor que otros agentes como MuZero, en realidad es bueno, pues Atari es capaz de completar más juegos que esta otra; esto es, el desempeño general es menor en cada juego, pero dado que es capaz de completarlos todos, las habilidades de la IA de DeepMind son mayores.

Este es el motivo por el que el desarrollo de este nuevo agente es tan importante.

«Un agente que se desempeña suficientemente bien en una amplia gama de tareas se clasifica como inteligente.

Los juegos son un excelente campo de pruebas para construir algoritmos adaptativos: proporcionan un amplio conjunto de tareas que los jugadores deben desarrollar sofisticadas estrategias de comportamiento para dominar, pero también proporcionan una métrica de progreso fácil: la puntuación del juego», explica Google.

desempeño de la IA en diferentes juegos

Lo podemos observar en la imagen anterior: Atari57 sería el agente B, mientras que MuZero sería el agente A.

El A es capaz de obtener un desempeño mucho mayor en ocho de los juegos; así como un desempeño medio mayor en otros cuatro juegos; pero no es capaz de completar otros ocho juegos.

El agente B, en cambio, muestra muchas más habilidades puesto que es capaz de finalizar todas las tareas, aunque con un desempeño menor en cada una de ellas.

Esta última es Atari57.