Después de conquistar el Go y el ajedrez, la inteligencia artificial DeepMind -que no olvidemos, le pertenece a una empresa familiar de Google- se enfocó en otro desafío: los juegos multijugador, los que necesitan de una alta coordinación y trabajo en equipo para llegar al éxito.
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En un estudio publicado por Science, un grupo de desarrolladores usaron DeepMind para diseñar un sistema de inteligencia artificial capaz de jugar mejor que los seres humanos en Quake III Arena, el otrora popular juego FPS de id Software. ¿El modo utilizado? Capture The Flag, o «captura la bandera», conocido por jugadores de todo el mundo e incluso redescubierto en juegos modernos como Overwatch.
El sistema IA entrenó a una diversidad de «agentes» con 450 mil rondas de CTF, equivalentes a cuatro años de jugabilidad sin parar, durante el transcurso de unas semanas. Las partidas se jugaron en una versión altamente modificada de Q3A con una serie de niveles generados de manera procedural, con el objetivo de criar agentes con diferentes habilidades.
Al principio, los agentes IA comenzaron con movimientos aleatorios, y después de un tiempo desarrollaron por sí solos estrategias capaces de ganar partidas, e incluso adaptarse a compañeros con habilidades muy diferentes entre sí. Estos agentes, denominados For The Win (FTW), alcanzaron un grado de aprendizaje suficiente para jugar en mapas competitivos de Quake III Arena sin problemas.
Pero el experimento necesitaba ir más allá. Los investigadores realizaron un torneo que incluyó a 40 jugadores humanos, donde tanto agentes como personas fueron puestas aleatoriamente en equipos, como oponentes y compañeros. Las conclusiones fueron increíbles: los agentes FTW excedieron el ELO Rate -el ratio de victorias sobre derrotas- de sus contrapartes humanos.
Además, en una encuesta posterior se reveló que los jugadores IA fueron calificados como más colaborativos que compañeros de carne y hueso.
¿Qué queda para DeepMind? Este tipo de entrenamiento no es necesariamente el camino a crear el mejor jugador de eSports robótico: la idea es mejorar los patrones de aprendizaje para máquinas trabajando en equipo, como robots en una bodega o incluso aplicaciones que necesiten comportamiento similar al de un grupo.
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¿Ven que los videojuegos sirven de algo?
