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La IA puede vencernos en el póquer: ahora veamos si puede funcionar con nosotros
Martín Nicolás
El progreso de la inteligencia artificial se ha medido durante mucho tiempo por su dominio de juegos de mesa como el ajedrez, el backgammon y el Go. Los investigadores ahora están trabajando en el póquer y en juegos de computadora como Starcraft.
Iyad Rahwan , profesor del MIT, respeta esos hitos, pero dice que el enfoque en vencer a los humanos en competencia directa nos ha llevado a descuidar otras formas de medir y hacer avanzar la IA. Argumenta que, dado que las máquinas inteligentes parecen destinadas a generalizarse, se debe dedicar más esfuerzo a crear software que aprenda a cooperar con los humanos.
Este es el siguiente problema importante, porque las IA no siempre tienen que reemplazarnos, tienen que vivir con nosotros, dice Rahwan. La mayor parte de la interacción humana no es de suma cero; de alguna manera, esto fue un punto ciego para proyectos ambiciosos de IA.
Rahwan ha estado tratando de llamar la atención sobre ese punto ciego con colaboradores en los EE. UU., el Reino Unido, Francia, Australia y los Emiratos Árabes Unidos. En un estudio reciente , reutilizaron juegos simples utilizados en ciencias del comportamiento para estudiar cómo los humanos cooperan (o no) para probar cómo los algoritmos podrían aprender a trabajar con humanos.
Esos juegos incluían el Dilema del Prisionero, un estándar en la investigación de teoría de juegos en el que los jugadores en el papel de criminales deben decidir si traicionarse unos a otros. Aunque simple, puede usarse para analizar estrategias en áreas complicadas como la política climática y la publicidad.
Los resultados iniciales fueron decepcionantes, con la cooperación entre jugadores humanos y artificiales menos común que entre humanos. Eso cambió cuando los investigadores dieron a los humanos y sus algoritmos la oportunidad de comunicarse antes de un juego usando un menú de 19 frases, que incluían Haz lo que digo o te castigaré, Estoy cambiando mi estrategia y Dame otra oportunidad.
En el instante en que la máquina comienza a hablar, hay una respuesta completamente diferente de las personas, dice jacob crandall , profesor asociado de la Universidad Brigham Young, también involucrado en el trabajo. Les costaba distinguir a los humanos de las máquinas. Se necesitan dos para cooperar, y el uso de mensajes simples fue suficiente para que las máquinas hicieran que los humanos estuvieran abiertos a trabajar juntos.
En los tres juegos diferentes probados, las personas terminaron siendo más o menos propensas a cooperar con un jugador de máquina que con otro humano. En general, los pares máquina-máquina obtuvieron la puntuación más alta en promedio en los juegos porque cooperaron de manera más confiable (y, a diferencia de los jugadores humanos, nunca mentían).
El algoritmo que logró eso calcula de antemano algunas estrategias prometedoras para el juego que se está jugando, antes de aprender cuál usar en función de las acciones de su cojugador. No es probable que se convierta en la base de futuras relaciones entre humanos y robots, pero pretende mostrar cómo los experimentos pueden probar la cooperación e inspirar más investigaciones sobre la idea, dice Rahwan.
oren etzioni , director del Instituto Allen de Inteligencia Artificial, en Seattle, espera que eso suceda. El futuro que debemos tener es un futuro en el que cooperemos con las máquinas en el lugar de trabajo, por lo que tiene sentido estudiar la forma de esa cooperación, dice.
Sin embargo, la transición de simples juegos de ciencias del comportamiento a escenarios más complejos requerirá un trabajo significativo, dice Etzioni. La cooperación en situaciones complejas requeriría un software con un buen dominio del idioma para comunicarse con otros jugadores, algo que no dificulta que el software se enfrente a Go o Starcraft. Sin embargo, los investigadores no tienen que renunciar a los juegos de mesa. Etzioni sugiere que Riesgo o Diplomacia, en el que los jugadores deben establecer alianzas y tratos, podrían ser buenos bancos de pruebas para las habilidades de cooperación de las máquinas.