El año 2018 acabó con un espectacular avance en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). DeepMind, la empresa de Google especializada en investigación sobre IA, había logrado desarrollar una máquina capaz de aprender de manera autónoma las normas de tres juegos de tablero para posteriormente derrotar a cualquier adversario. Ahora, tras tan solo unos meses desde el anuncio de aquel éxito, la compañía presenta una ulterior evolución del algoritmo. El código ha aprendido por sí mismo a jugar a un popular videojuego multijugador incluso alcanzando el nivel de rendimiento de los humanos, un logro hasta ahora impensable.

El juego escogido para retar el avance del algoritmo ha sido el conocido ‘Quake III Arena, Capture The Flag’, un videojuego en el que el jugador tiene que moverse por el campo de batalla sorteando los enemigos a la par que recolecta puntos. Para hacer frente a este reto, los investigadores entrenaron el código mediante un método de aprendizaje de refuerzo (RL). Esta técnica permitió al algoritmo utilizar los píxeles y una base de datos con los puntos de juego anotados para optimizar su recorrido y lograr superar el nivel.

Este nuevo enfoque ha permitido al algoritmo aprender de forma autónoma, sin un marco de referencia propio proporcionado por los investigadores, cuáles eran las mejores estrategias para superar el juego de forma individual a la par que las variaciones necesarias para ganar mediante la cooperación con otros jugadores virtuales y humanos. Tras obtener estos resultados, los expertos destacan ahora la complejidad del reto y la importancia de que una máquina lograra superarlo de manera autónoma.

TÉCNICAS DE JUEGO

El recién conquistado logró sitúa un paso adelante el avance de la Inteligencia Artificial. Llegados a este punto, todo apunta que el código desarrollado por los ingenieros de Deepmind está al mismo nivel que los jugadores humanos. Estos resultados sugerirían, según argumentan los responsables del estudio, que estás nuevas técnicas podrían forjar un nuevo camino para el avance de los algoritmos inteligentes.

Esta no es la primera, y seguramente tampoco la última vez, que la evolución de la inteligencia artificial sorprende por sus capacidades. En este caso, según argumentan los autores del estudio, la novedad es que los agentes virtuales desarrollaron de forma independiente estrategias de alto nivel, no muy diferentes a las utilizadas por los jugadores humanos expertos.

En este contexto, lo más sorprendente fue que en las partidas con jugadores humanos, las técnicas de juego de los algoritmos superaron a los oponentes se carne y huesos, incluso cuando los tiempos de reacción de los agentes se redujeron a niveles humanos. El proceso de aprendizaje del código también les enseñó a formar equipos con otros agentes virtuales y humanos.