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viernes, 31 de mayo de 2019

Prepárense gamers, una máquina logra ganar en un 'shooter' en línea





División de inteligencia artificial de Google volvió a romper paradigmas. Ahora en un multijugador. 
De los mismos creadores de la máquina que derrotó al campeón mundial del milenario juego Go y que luego aprendió a jugar sola para perfeccionarse a sí misma, llega una serie de sistemas capaces de jugar y ganar en un título multijugador en línea. 

El equipo de DeepMind, investigadores de la división de inteligencia artificial de Google, logró que sus sistemas fueran capaces con una "asombrosa habilidad" de desarrollar estrategias por sí mismos y aplicarlas en una competencia en un videojuego en línea, venciendo a otras máquinas (del videojuego) y a humanos por igual.   
El hecho establece un hito pues nunca antes se había logrado que una IA se desempeñara en un videojuego multijugador en línea satisfactoriamente. El reto principal es que este tipo de títulos 'online' implican un alto grado de cooperación con otros jugadores y exigen reacciones inmediatas ante los movimientos de los contrincantes, que ocurren en vivo. 

El logro fue revelado en un estudio publicado en la revista Science, en el que se destacan las habilidades del sistema para "desarrollar y utilizar estrategias, aprendidas independientemente, sin intervención humana".
El método se trata de reforzamiento del aprendizaje (Reinforcement Learning), que ha sido aplicado antes a otros sistemas para que dominen juegos como el Go o shogi - que son más complejos que el ajedrez-. El mismo método demostró su éxito hace dos años en lograr derrotar humanos en juegos unipersonales, pero hasta ahora no había roto la barrera del escenario multijugador, donde debe tener en cuenta a más de un contrincante.

El videojuego en el que se puso a prueba el sistema fue 'Quake III Arena Capture the Flag', un 'shooter' en primera persona. 
(La IA puede) jugar al nivel de un jugador de carne y hueso, y vencer tanto a otras inteligencias artificiales como a jugadores humanos
"Las contribuciones de la investigación son amplias y estamos entusiasmados de ver cómo otros se basan en nuestras técnicas en diferentes entornos complejos (...) los resultados iniciales indican que los agentes pueden jugar múltiples modos de juego y múltiples mapas de manera competitiva, y están comenzando a desafiar las habilidades de nuestros investigadores humanos en las pruebas de los partidos", dijeron los investigadores en un comunicado que expone los detalles técnicos del entrenamiento de las redes de aprendizaje.
Los sistemas fueron puestos a prueba en torneos que involucraban humanos, con lo que las máquinas tenían no solo que competir contra ellos sino también colaborar con su propio equipo. Según los investigadores, los sistemas también asimilaron comportamientos de tipo humano, como seguir a los compañeros del equipo o 'acampar' en la base del oponente.

El comunicado explica que el comportamiento de las máquinas tiene, entre otras, una ventaja en la rapidez con la que podían etiquetar a otros jugadores. "El rendimiento superior de nuestros agentes podría ser el resultado de su procesamiento visual y control de motores más rápido", expresa DeepMind en su sitio web.
Según el reporte de la revista científica, el estudio demuestra que la IA de Google puede "jugar al nivel de un jugador de carne y hueso, y vencer tanto a otras inteligencias artificiales como a jugadores humanos". Así mismo detalla que los sistemas no habían sido entrenados previamente ni con información sobre el juego ni con datos sobre los jugadores. 

El proceso de aprendizaje surgió de su experiencia propia, al comparar su juego con la puntuación obtenida. Para lograrlo, las máquinas tuvieron que repetir miles de partidas entre ellas mismas, en escenarios generados aleatoriamente. Los sistemas fueron puestos a prueba con mapas que cambiaban de partida en partida con lo que "se veían obligados a adquirir estrategias generales en lugar de memorizar el diseño del mapa".








CRÉDITOS PARA:  
https://www.eltiempo.com





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