La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino en los 20 años desde que Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov o incluso desde los seis años desde que Watson superó a Ken Jennings en Jeopardy!
Las computadoras han superado a los mejores jugadores humanos en damas, backgammon y póquer. A esta lista se puede añadir Super Smash Bros. Melee, un juego de luchas de Nintendo lanzado de 2001 que permite, por ejemplo, poner a competir a Mario contra Pikachu.
La humanidad puede agradecerle a investigadores del MIT por esta última derrota, detalla un documento que publicó la institución en febrero. Pero no es el único videojuego en el que sistemas de aprendizaje de máquina pasan el tiempo.
Software de inteligencia artificial (IA) se entrenan en Super Mario Bros, los primeros juegos de Atari como Space Invaders, Pac-Man, Mortal Kombat e incluso Angry Birds. Los optimistas dicen que la IA puede ayudar a resolver problemas como el cáncer y el cambio climático. Entonces, ¿por qué estos sistemas dedican tanto tiempo a juegos?
Se trata de los datos. Los juegos permiten que software de IA enfrente diferentes problemas lógicos complejos que se encuentran en el mundo real (como la incertidumbre, la negociación, el engaño y la cooperación) pero en ambientes cuidadosamente controlados, señala Vlad Firoiu, quien formó parte del equipo que descifró Melee.
Habilidades: Estrategias para competir con múltiples jugadores y para lidiar con información imperfecta.
Habilidades: Memoria, planeación a largo plazo
y compensar información imperfecta en un juego basado en turnos.
Habilidades: Moverse en un espacio en tercera dimensión desde una perspectiva en primera persona.
de Otto, la compañía de conducción autónoma de Uber
Habilidad: Manejar
Los investigadores pueden dar entrenamiento a su IA con problemas relativamente simples de videojuegos, ejecutar pruebas miles o millones de veces y poco a poco pasar a desafíos más complejos.
"Con los juegos, puedes generar tantos datos como desees", señala Demis Hassabis, director general de DeepMind Technologies, empresa de IA con sede en Londres propiedad de Alphabet. En los últimos tres años, DeepMind ha entrenado software para dominar los retos de Atari y vencer a los mejores competidores del mundo en go, un juego de mesa popular en Asia.
Los ambientes de juego son ideales para lo que se conoce como refuerzo de aprendizaje, señala John Schulman, un investigador en el laboratorio sin fines de lucro OpenAI, el cual está respaldado por personas como los fundadores de Tesla, Elon Musk, y de Y Combinator, Sam Altman, así como el inversionistas Peter Thiel.
El refuerzo de aprendizaje significa que las máquinas determinan secuencias apropiadas de acciones a través de procesos de ensayo y error. Una vez más, el entorno controlado ayuda: es mucho más seguro enseñar a un algoritmo cómo conducir con un juego de carreras que con un coche.
Schulman de OpenAI, señala que el verdadero reto es desarrollar inteligencia artificial que no resuelva un solo juego, sino cualquiera que se le presente. Entonces la tecnología podría estar lista para el juego de la vida, y no la versión de tablero.