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La IA de Google domina los invasores espaciales (pero aún apesta en Pac-Man)
Consigue otra victoria para las máquinas. El software del grupo de inteligencia artificial DeepMind de Google ha aprendido a jugar el clásico juego Atari 2600 Space Invaders a un nivel sobrehumano.
El software de Google DeepMind se basa en el clásico juego de Atari 2600 Space Invaders.
Esa noticia llega a través de un nuevo papel en la revista cientifica Naturaleza , que dice que el software aprendió a jugar 22 títulos clásicos de Atari mejor de lo que podría hacerlo un probador de videojuegos humano experto. El trabajo actualiza un documento anterior en el mismo software publicado en una conferencia de IA a fines de 2013. En ese entonces, el software tenía siete títulos y solo podía superar a los humanos en tres. En ese momento, DeepMind era una startup independiente.
No mucho después, Google adquirió DeepMind por 628 millones de dólares y el director ejecutivo de Google, Larry Page, mostró el software en la conferencia TED de 2014. Revisión de tecnología del MIT profundizó en su funcionamiento en un perfil del líder de DeepMind, Demis Hassabis, en diciembre pasado (ver Diseñador de inteligencia de Google).
El equipo de Hassabis, llamado Google DeepMind , ahora ha desarrollado una versión más compleja y optimizada de la profunda red Q que asumió 49 juegos diferentes de Atari. Que se haya convertido en un jugador sobrehumano de 22 de ellos, incluidos Space Invaders, subraya el poder de la tecnología de DeepMind. Pero la forma en que se retrasó el rendimiento humano en otros 20, y solo lo igualó para el resto, es un recordatorio de que incluso este software inusualmente capaz todavía tiene una inteligencia limitada.
El clásico juego Ms. Pac-Man ilustra claramente la mayor limitación del software: no puede hacer planes ni siquiera con unos segundos de anticipación. Eso evita que el sistema descubra cómo atravesar el laberinto de manera segura para comer los gránulos finales y completar un nivel. Tampoco puede aprender que comer ciertas bolitas mágicas le permite comer los fantasmas que de otro modo debe evitar a toda costa.
El software de DeepMind está esencialmente atascado en el presente. Solo mira hacia atrás en los últimos cuatro cuadros de video del juego (solo una quinceava parte de un segundo) para saber qué movimientos valen la pena o cómo usar su experiencia pasada para elegir su próximo movimiento. Eso significa que solo puede dominar juegos en los que puede progresar usando tácticas que tienen recompensas muy inmediatas. Eso es limitante, incluso si funciona bien para algunos juegos de Atari. Aun así, el software de DeepMind ha demostrado ser capaz de elaborar estrategias aparentemente complejas, como clavar la pelota en la parte posterior de la pared de bloques en el juego Breakout, algo que hacen los jugadores humanos expertos.
Hassabis dice que su equipo está trabajando para expandir la capacidad de atención y memoria del software, así como para que sea capaz de explorar un juego de manera más sistemática que simplemente haciendo movimientos aleatorios como lo hace hoy. Él dice que ajustes como ese deberían permitir que el software domine entornos mucho más complejos. Ya se ha comenzado a trabajar para que juegue juegos para la consola Super Nintendo y las primeras PC, muchas de las cuales tienen entornos tridimensionales simples.
Las pruebas en juegos cada vez más complejos podrían incluso proporcionar un puente hacia el mundo real. En última instancia, la idea es que si este algoritmo puede conducir un automóvil en un juego de carreras, con algunos ajustes podrá conducir un automóvil real, dijo Hassabis en una conferencia de prensa el martes.
Sin embargo, no espere que el software DeepMind tome el volante de uno de los autos autónomos de Google en el corto plazo. El trabajo que se está realizando para aplicar la investigación del grupo a los problemas del mundo real actual se centra en los productos principales de la empresa, como la búsqueda, las funciones de asistente móvil y la traducción, dice Hassabis. Imagínese si pudiera pedirle a la aplicación de Google algo tan complejo como: 'Está bien, Google, planifícame un gran viaje de mochilero por Europa', dijo. Revisión de tecnología del MIT .
Los servicios como los asistentes móviles y la traducción automática son familiares y viables hoy en día, pero pueden ser frustrantemente limitados. El software que puede aprender a vencerlo en los videojuegos puede ser emocionante, pero es probable que su primer impacto real en el mundo sea dar un nuevo (podría decirse que vencido) pulido a los servicios que ya usamos.