La IA de DeepMind ha utilizado el trabajo en equipo para vencer a los humanos en un juego de disparos en primera persona

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 31 de Mayo

Los algoritmos de aprendizaje profundo ya han dominado juegos como Starcraft para vencer a los humanos, y ahora han demostrado que pueden unirse para vencernos también.

Las noticias: en un papel publicado en ciencia ayer, DeepMind mostró cómo había liberado los programas de IA en una versión modificada del videojuego en 3D en primera persona Quake III Arena. El equipo usó un algoritmo llamado For the Win, que entrena a una gran cantidad de agentes en paralelo usando el aprendizaje por refuerzo, la técnica que le permite a la IA aprender qué tácticas funcionan y cuáles no (y que permitió que la IA de DeepMind ganara en Go). Esta vez, los agentes de IA fueron entrenados en alrededor de 450,000 juegos de Capture the Flag, el juego clásico que consiste en arrebatar una bandera de la base de tu oponente mientras proteges la tuya.

Cada agente solo podía ver una vista en primera persona de la estructura similar a un laberinto, tal como lo haría un jugador humano. Los agentes de IA se mezclaron en equipos con 40 jugadores humanos y se emparejaron al azar en los juegos, tanto como oponentes como compañeros de equipo. Para hacerlo aún más difícil, los mapas se generaron por procedimientos, lo que significa que no hay dos iguales.

Cómo ganar: Los equipos de agentes de IA estaban consistentemente mejor que los otros pares y desarrolló estrategias de trabajo en equipo para ayudarlos a ganar, incluido seguir a sus compañeros de equipo para superar en número a los oponentes en momentos clave y esperar cerca de la base enemiga para agarrar una nueva bandera cuando apareciera. Hay un nuevo video de los agentes en acción. aquí .

No hay (A)I en el equipo: El trabajo (que se publicó por primera vez en el sitio de preimpresión de arXiv antes de la revisión por pares el año pasado) es interesante porque es difícil lograr que la IA coopere: la cooperación implica muchas variables y todos los agentes de IA aprenden de forma independiente. Existe la posibilidad de que algo como esto pueda ayudar a los robots a operar en el mundo real de manera más efectiva, entre ellos y con los humanos.

Sin embargo, debemos tener cuidado de no extrapolar demasiado. El juego se definió de manera muy estrecha, y es probable que el mismo sistema no pueda simplemente transferirse a otro escenario, sin importar la vida real. En cualquier caso, los agentes de IA no estaban realmente colaborando (al menos no en la forma en que lo hacen los humanos, comunicándose), dijo Mark Riedl de Georgia Tech. New York Times.

Para obtener más información sobre el mundo de la IA, regístrese aquí en nuestro boletín semanal de IA, El Algoritmo.