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Los agentes de IA aprenden a trabajar juntos discutiendo cerdos virtuales
Pelear con un cerdo, incluso uno virtual, es mucho más fácil si consigues la ayuda de un amigo. Esto parece claro en un concurso organizado por investigadores de Microsoft para probar cómo los agentes de inteligencia artificial podrían cooperar para resolver problemas complicados. La mejor manera de cooperar con tu amigo peleador de cerdos es otra cuestión.
El concurso aborda un área de la inteligencia artificial que ha recibido relativamente poca atención hasta el momento. Los investigadores de IA a menudo desarrollan software capaz de realizar una tarea humana específica, como jugar ajedrez o Go, y luego lo miden de acuerdo con su capacidad para derrotar a un jugador humano. Sin embargo, gran parte de la inteligencia humana involucra la comunicación, la inteligencia social y la teoría de la mente, o la capacidad de anticipar e interpretar las intenciones de otro agente inteligente.
El proyecto también insinúa cómo los humanos y los sistemas de inteligencia artificial podrían eventualmente trabajar juntos para lograr más que la suma de sus partes. Esto es parte de una tendencia más amplia de repensar la IA como inteligencia aumentada en lugar de inteligencia artificial, dice oren etzioni , CEO del Instituto Allen de Inteligencia Artificial.
Para el concurso de Microsoft, los agentes de IA trabajaron juntos dentro del Proyecto Malmo, una versión especial del juego de computadora abierto Minecraft. El investigador de Microsoft diseñó este entorno para que sea sencillo importar y probar diferentes técnicas de IA. Se necesitará mucho más progreso antes de que los agentes de IA puedan unirse de manera útil o ayudar a los humanos, pero el concurso ofrece una forma de probar algunas ideas iniciales.
Para la competencia, los agentes podrían tratar de controlar y atrapar a un cerdo virtual rebelde, ya sea solos o formando equipo con otro agente de IA, ganando puntos cada vez.
Los mejores equipos de la Desafío de IA colaborativa de Malmo utilizaron enfoques de aprendizaje automático de vanguardia, como el aprendizaje profundo, para capacitar a sus agentes para que trabajaran juntos. Esto implicó alimentarlos con grandes cantidades de datos. Pero algunos participantes también hicieron uso de enfoques más antiguos y menos de moda que implican dar a un agente virtual conocimiento y comprensión codificados.
Los ganadores del concurso, un equipo de la Universidad de Oxford en el Reino Unido, utilizaron el aprendizaje por refuerzo, un tipo de aprendizaje automático inspirado en la forma en que los animales aprenden a través de la experimentación (ver 10 tecnologías innovadoras: aprendizaje por refuerzo). Sus agentes experimentaron un refuerzo positivo cada vez que trabajaron juntos con éxito para atrapar al cerdo.
katja hofmann , el investigador principal del proyecto Malmo de Microsoft, señala que muchos equipos combinaron diferentes enfoques. No hubo un solo tipo de enfoque que emergiera como un claro ganador, agrega, y dice que es probable que los enfoques híbridos resulten ser direcciones particularmente prometedoras para futuras investigaciones.
El desafío de la lucha de cerdos se inspira en un experimento mental conocido como la caza del ciervo , que explora conceptos dentro de la teoría de juegos, una rama de las matemáticas relacionada con las estrategias de cooperación y negociación. La idea es que dos cazadores deban decidir si cazan una liebre por su cuenta o se unen para hacerse con el premio mayor de un ciervo.
Los mejores equipos que participen en el concurso, juzgados según la puntuación que hayan obtenido y la novedad de su trabajo, recibirán una subvención de investigación de 20 000 $ y una plaza en la Escuela de Verano de Investigación en IA de Microsoft.
Pedro Domingos , profesor de la Universidad de Washington que estudia aprendizaje automático y minería de datos, dice que entrenar software de IA dentro de entornos simulados tiene sus inconvenientes. El software puede volverse demasiado optimizado para ese entorno en particular y, por lo tanto, menos útil en el mundo real, dice, aunque los mundos simulados más sofisticados están comenzando a cambiar esto.
Domingos agrega que la cooperación entre humanos es tan compleja y sutil que es difícil imaginar que el proyecto de Microsoft produzca enfoques realmente útiles. Sin embargo, a pesar de cierto escepticismo, el proyecto lo alienta.
Todavía es pronto en esta área, y Minecraft es un entorno con muchas posibilidades, dice Domingos. [Es] más rico que las cosas que se han usado antes, por lo que ciertamente vale la pena intentarlo.