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Las máquinas de IA sometidas a pruebas de psicología del comportamiento
Los psicólogos del comportamiento han utilizado durante mucho tiempo los laberintos para estudiar la memoria y el aprendizaje; sus sujetos, en su mayoría ratas y ratones.
Ahora, los investigadores están comenzando a utilizar el mismo enfoque para probar un tipo de sujeto completamente nuevo: la última generación de máquinas de inteligencia artificial. Comenzaron poniendo a prueba estas máquinas en laberintos creados en el mundo en línea de Minecraft.
Los laberintos tienen un larga historia en la psicología del comportamiento . A principios del siglo XX, los científicos se interesaron por la capacidad de las ratas y los ratones para aprender y recordar. En particular, comenzaron a estudiar mecanismos de aprendizaje como el aprendizaje por refuerzo.
El laberinto se convirtió en el caballo de batalla estándar para este tipo de trabajo. Los investigadores diseñarían un laberinto complejo, colocarían algún tipo de recompensa en el centro y luego soltarían una rata dentro y verían qué tan rápido resolvía el rompecabezas.
Los psicólogos descubrieron rápidamente que las ratas aprendían rápidamente y podían encontrar su camino incluso con varios impedimentos sensoriales, como ceguera, sordera o depilación de bigotes.
Pero la complejidad de los primeros laberintos significaba que los experimentos eran difíciles de comparar. Entonces, eventualmente, los psicólogos se decidieron por laberintos simples en forma de T o Y, por ejemplo, que podrían reproducirse fácilmente en cualquier laboratorio.
Eso ayudó a mostrar cómo aprenden las ratas, que los genes pueden determinar qué tan rápido las ratas resuelven acertijos, etc. En los últimos años, los científicos informáticos incluso han desarrollado laberintos de realidad virtual en los que las ratas se mantienen estacionarias y se ven obligadas a mirar una pantalla mientras se paran sobre una especie de trackball que se mueve mientras caminan o corren. De esta forma, la rata avanza por el laberinto virtual.
Ahora Junhyuk Oh, Valliappa Chockalingam, Satinder Singh y Honglak
Lee en la Universidad de Michigan ha comenzado a experimentar con un tipo de laberinto completamente nuevo para probar las habilidades cognitivas de un tipo de ser completamente nuevo. Los nuevos laberintos se construyen en Minecraft, un mundo tridimensional en el que los jugadores usan cubos texturizados para construir casi cualquier cosa. Crear un laberinto simple es trivial aquí.
Pero los seres que Oh y compañía están probando son aún más exóticos: son máquinas de inteligencia artificial. Sin embargo, aunque estas máquinas aprenden fácilmente en entornos ideales, tienen dificultades en situaciones del mundo real donde los objetos pueden quedar parcialmente oscurecidos, donde la visión y el movimiento deben coordinarse cuidadosamente para tener éxito y la recompensa resultante a menudo se retrasa.
Una pregunta importante es qué tipos de sistemas de IA son mejores en esto. Pero estudiar cómo se las arreglan los sistemas de IA es difícil porque los entornos complicados son difíciles de reproducir. Ahí es donde entra en juego Minecraft.
Oh y compañía han creado un conjunto de laberintos en los que configuran sus algoritmos de IA para tareas cada vez más complejas. Por ejemplo, una tarea puede ser encontrar el cubo rojo en un laberinto, la siguiente tarea puede ser encontrar un bloque rojo si el primer bloque que ve es amarillo, pero de lo contrario buscar un bloque azul, y así sucesivamente (ver video).
El laberinto asegura que no siempre haya una línea clara de sitio para los bloques y que el algoritmo debe coordinar su movimiento y visión para explorar. El equipo también puede otorgar diferentes tipos de recompensas por completar con éxito la tarea. Fundamentalmente, la misma tarea con el mismo nivel de dificultad se puede establecer una y otra vez.
Los resultados son la primera exploración sistemática de este tipo de capacidad cognitiva de IA. El equipo dice que el sistema de IA de mejor rendimiento utiliza un aprendizaje de refuerzo profundo mejorado con memoria adicional. Estas máquinas recuperan recuerdos relevantes en función del contexto en el que se almacenaron y en el que se encuentra el dispositivo. Eso es diferente de muchos sistemas de memoria existentes que no dependen del contexto para la recuperación de la memoria.
Nuestro principal resultado empírico es que la recuperación de memoria dependiente del contexto puede resolver de manera más efectiva nuestro conjunto de tareas, dicen.
Es un trabajo interesante que allana el camino para mucho trabajo futuro. Los laberintos de Minecraft son fáciles de reproducir, lo que permite que cualquier persona con un sistema de inteligencia artificial compare su rendimiento con estos y otros resultados.
También permite una expansión directa de la investigación. En el trabajo futuro, tenemos la intención de aprovechar la flexibilidad del dominio de Minecraft para construir tareas cognitivas aún más desafiantes para evaluar aún más nuestras arquitecturas, digamos Oh y compañía.
Y eso plantea una perspectiva interesante. Quizás el primer lugar en el que veremos IA realizando tareas avanzadas será en entornos de realidad virtual como Minecraft. Esto también proporciona un entorno benigno en el que explorar algunas de las cuestiones éticas que plantea la investigación de la IA.
Entonces, la próxima vez que usted o sus hijos estén inmersos en un mundo de Minecraft, observe detenidamente a los otros jugadores. Es posible que no sean todo lo que parecen.
Ref: arxiv.org/abs/1605.09128 : Control de la Memoria, Percepción Activa y Acción en Minecraft