¿Por qué los juegos son ideales para entrenar la IA?

• Durante décadas, los avances en la IA se han puesto a prueba en los juegos.
• Los juegos también ofrecen un campo de entrenamiento eficaz para que la IA pueda aprender y mejorar.
• El entrenamiento de la IA mediante juegos como Gran Turismo, Minecraft y StarCraft podrían llevar a aplicaciones en el mundo real, desde coches autónomos hasta la gestión empresarial.
• Hablamos con el experto en IA, Kenneth Stanley, inventor del algoritmo genético evolutivo NEAT, que se usa con frecuencia para entrenar a la IA de videojuegos.
• Las VPN permiten mejorar la experiencia jugando online, y ayudan a minimizar el ping y el lag.

La inteligencia artificial ocupó los titulares una vez por haber vencido a los campeones mundiales del ajedrez y las damas. Hoy en día, la IA se está poniendo a prueba en videojuegos como Gran Turismo y Starcraft. 

Pero estos juegos no solo son una manera de evaluar la inteligencia de las máquinas. Además, los juegos ofrecen valiosos entrenamientos a la IA, permitiéndoles aprender a medida que juegan. En este artículo, exploraremos esta dinámica y las potenciales aplicaciones reales de los avances en la IA que se han hecho utilizando juegos. 

Una breve historia de la IA en los juegos

La evolución de la IA en los juegos tiene sus orígenes en el concepto del “juego de imitación” de Alan Turing en la década de 1950. La osada pregunta de Turing: “¿Las máquinas pueden pensar?”, allanó el camino a una transformadora etapa en el reino de la IA y el gaming.

En este experimento mental, Turing propuso una prueba que cambiaría para siempre el panorama de la IA. Mediante el juego de imitación, un juez humano entablaría conversaciones basadas en texto con dos entidades: un participante humano y una máquina. Si el juez no era capaz de diferenciar consistentemente entre las respuestas del humano y de la máquina, entonces se consideraría que la máquina habría superado la prueba, logrando un nivel de conversación similar a la inteligencia humana.

El visionario concepto de Turing sentó las bases para la exploración de la intersección entre la cognición humana y las capacidades de la máquina. Puso a prueba las nociones convencionales de inteligencia y desencadenó un afán por crear máquinas capaces de emular los procesos de pensamiento humanos.

El científico informático Arthur Samuel acuñó el término “aprendizaje automático” en 1959. La innovadora combinación de Samuel entre la inteligencia artificial y los juegos se materializó en un programa que jugaba a las damas. Este programa no tenía precedentes. La creación de Samuel era capaz de aprender de sus propios errores, refinando cada vez más sus niveles de ejecución y estrategia mediante la experiencia.

El programa de ajedrez marcó un antes y un después, ilustrando el potencial de las máquinas no solo para seguir instrucciones programadas, sino para adaptarse y mejorar de manera autónoma, lo que representa un cambio fundamental que allanó el camino a la evolución de la IA en los juegos. 

Las referencias en el gaming con IA no pararon ahí. En 1997, la computadora Deep Blue de IBM se enfrentó al campeón humano, Garry Kasparov, en un histórico torneo de seis partidas. El resultado ─la victoria de Deep Blue─ cambió totalmente la percepción de lo que la IA era capaz de hacer. Las habilidades estratégicas del programa y su capacidad de superar a un gran maestro humano constituyeron el inicio de una nueva era, en la que las máquinas eran capaces de rivalizar con el intelecto humano en el campo de la estrategia y las tácticas.

Estos primeros hitos de la IA en el gaming sembraron las semillas de posteriores avances, creando las condiciones para las increíbles proezas que vendrían a continuación. Desde el triunfo de AlphaGo en el complejo juego del GO hasta la creación de formidables adversarios virtuales en videojuegos modernos, la evolución de la IA continúa cautivando y redefiniendo el entorno del gaming.  Se amplían los límites de la interacción entre máquinas y humanos y se allana el camino a un futuro en que los juegos y la inteligencia artificial estén indisolublemente unidos.

Los juegos como entrenamiento perfecto para IA

Importantes laboratorios de UA, incluyendo los de Sony, Google y Microsoft, han desarrollado técnicas que permiten a los programas de computadora conquistar intrincados juegos de mesa y videojuegos inmersivos con una maestría sorprendente.

Kenneth Stanley, el exlíder del equipo Open-Endedness Team de OpenAI (que ayuda a desarrollar IA de autoaprendizaje capaces de adaptarse a nuevas tareas y entornos), presentó un algoritmo genético llamado NeuroEvolution of Augmenting Topologies, NEAT (en español significa “neuroevolución de topologías mejoradas”), inspirado en las mutaciones y combinaciones de la evolución biológica. Los desarrolladores han estado aplicando el algoritmo a cálculos en tiempo real en videojuegos, como el título educativo NERO; y también en títulos emblemáticos como Mario Bros y el juego de mesa Monopoly. La red neural dinámica de NEAT se adapta a las acciones de los jugadores mientras el juego se ejecuta.

Para Stanley, los juegos ofrecen un entorno de pruebas ideal para algoritmos como NEAT. “A diferencia del costoso software robótico, los juegos requieren menos recursos y permiten una rápida experimentación con la IA sin riesgos del mundo real”, explica en una entrevista exclusiva con ExpressVPN. 

Pero los juegos han servido no solo como pruebas para la IA sino también como valiosos campos de entrenamiento. “En algunos casos, la motivación es mejorar el juego, pero en la mayoría la idea es mejorar la IA”, dice Stanley. “Los juegos actúan como vehículo para mejorar las prestaciones de la IA”.

 En algunos casos, la motivación para incorporar la IA es mejorar el juego, pero en la mayoría la idea es mejorar la IA. Los juegos actúan como vehículo para mejorar las prestaciones de la IA.

Si bien los simuladores de conducción no están orientados a la IA, juegos como Gran Turismo pueden ser jugados por la IA —y el entrenamiento basado en hechos usando Gran Turismo llevó a la creación de GT Sophy, una IA con potenciales aplicaciones en coches sin conductor. “Otro buen ejemplo de un entorno de pruebas para IA es Minecraft, que ofrece un sinfín de posibilidades”, dice. “Permite hacer aproximaciones a escenarios de la vida real. Los juegos son un tipo de simuladores muy sofisticados.”

La combinación única de un entorno controlado y restringido con espacios creativos libres en los juegos los hace geniales para probar métodos de IA. Esto ayuda a mejorar la IA y ofrece útiles perspectivas para resolver problemas del mundo real.

Algunos ejemplos de aprendizaje de IA mediante los videojuegos y su gama más amplia de aplicaciones. 

Tal vez piense que puede sacarse mucho partido al gaming (entretenimiento, emoción), pero las IA que juegan videojuegos tienen el potencial de obtener mucho más: inteligencia, que se puede ampliar a otras aplicaciones. Aquí indicamos algunos ejemplos de cómo se está haciendo:

• GT Sophy, el piloto de IA que apareció en Gran Turismo, se entrena mediante aprendizaje con refuerzo, compitiendo contra coches virtuales durante gran cantidad de horas. Esto puede indicar futuras aplicaciones en coches y drones autónomos.
• Los investigadores de Microsoft están probando una IA que permite a los usuarios crear sus mundos en Minecraft usando comandos sencillos, en vez de horas y horas de hacer clic a mano. Esto podría ser de ayuda a todos aquellos que tienen dificultades con los controles tradicionales de videojuegos y podría llevar a soluciones de accesibilidad más amplias.
• Una IA que pusieron a jugar el clásico Q*bert descubrió (y aprovechó) un bug previamente desconocido, que permitía acumular una cantidad ilimitada de puntos. La IA simplemente estaba intentando hallar la mejor solución y reveló el bug inadvertidamente. Es un buen presagio para los algoritmos evolutivos, en los que se basó la IA, mediante los que esta se modifica ligeramente para hallar una versión que funcione mejor.
• Enseñarle a la IA a dominar StarCraft, un complejo juego de estrategia multijugador, implicó enseñarle habilidades gerenciales. Los desafíos del juego son reflejo de tareas reales: toma de decisiones, estrategia y gestión de recursos. Una IA victoriosa descubriría algoritmos que servirían para dominar tareas reales.
• Investigadores de la Universidad de Cambridge crearon un agente de IA que puede controlar personajes en el simulador de combate Pokemon Showdown, en el que equipos de seis pokemon compiten entre sí. La IA analiza a los equipos basándose en las fortalezas y debilidades de los personajes, prediciendo así los resultados. Esto podría inspirar tecnologías capaces de gestionar equipos en entornos de alta incertidumbre, como zonas de guerra.

Por qué los humanos todavía pueden ganar a las IA en los juegos

A pesar de los avances en la IA, existen juegos en los que la experiencia humana sigue invicta. Juegos como Settlers of Catan, Dungeons & Dragons (D&D) y Cards Against Humanity se cuentan entre los principales ejemplos de las cosas con las que la IA tiene problemas. Incluso en juegos como Gran Turismo, Pokémon y Monopoly, los jugadores humanos pueden superar a sus contrincantes de IA.

“La IA seguramente terminará por dominar todos los juegos convencionales. Pero primero debemos preguntarnos a nosotros mismos qué es lo que se define como un juego, afirma Stanley. “Cuando los juegos llegan a una complejidad similar a la de la vida real, como el diseño de maquinaria o la construcción de un cohete, una IA estaría en apuros. Si implica creatividad real con muchos grados de libertad, la IA tiene problemas para superar a los jugadores humanos. Pero, a largo plazo, ni siquiera podemos estar seguros de eso”.

Esta incertidumbre emerge en tanto que los investigadores procuran desarrollar la Inteligencia General Artificial (AGI, del inglés “Artificial General Intelligence”), un tipo de IA que podría ejecutar cualquier tarea igual de bien que un ser humano, para salvar esta brecha. Pero los métodos de entrenamiento siguen siendo una interrogante. “Por el momento, no sabemos cómo enseñarle a la IA cómo ser realmente creativa y producir algo nuevo que nadie haya creado antes. Sí ocurre en los pequeños y limitados mundos del gaming, pero el mundo real no es ni pequeño ni limitado”, explica Stanley. “La IA no tiene instinto, pero para podérselo enseñar, primero tenemos que saber qué implica el instinto”.

 Por el momento, no sabemos cómo enseñarle a la IA cómo ser realmente creativa y producir algo nuevo que nadie haya creado antes. La IA no tiene instinto, pero para podérselo enseñar, primero tenemos que saber qué implica el instinto.

Las limitaciones actuales de la IA se derivan de su disponibilidad de datos y de su capacidad de emprender tareas intrincadas y abiertas. Stanley aclara que amasar el enorme volumen de datos necesario para entrenar a una IA, combinado con la construcción de redes capaces de asimilar estos datos, presenta unos desafíos formidables. Además, la dependencia de la IA de la información basada en texto y su lucha con aspectos no verbales o inefables complica todavía más las cosas. Los modelos de IA actuales tienen problemas para comprender la cronología, un elemento clave en la novedad y los procesos intrincados.

Una solución a esto podría, potencialmente, encontrarse en el reino del gaming. Los investigadores plantean que Dungeons & Dragons, un juego conocido por su naturaleza narrativa de colaboración, podría servir como incubadora para una AGI. Beth Singler, antropóloga digital en la Universidad de Zúrich, introdujo el “Test del explorador elfo” como alternativa a la prueba de Turing. Esta prueba sugiere que, si una IA puede volverse experta en D&D, podría estar más cerca de lograr la AGI. 

El futuro de la IA en los videojuegos y más allá

Viendo a futuro, el papel de la IA en el gaming tenderá a expandirse todavía más. Una tendencia clara es el uso de las IA narrativas, sociales y educativas para hacer que el gaming sea más inmersivo y realista. Fortnite, por ejemplo, introdujo a los bots para entrenar a los nuevos jugadores, así como un sistema de emparejamiento para conectar a los jugadores con niveles de habilidad similares. Los avances en la IA para juegos como Starcraft II y Dota 2 están volviendo más personalizables a los juegos, ayudándoles a adaptarse en tiempo real para ajustarse a las habilidades, preferencias y tácticas de los jugadores.

Para aceptar la IA sin recelos, es mejor verla como una herramienta para amplificar las habilidades humanas.

Más allá del mundo de los videojuegos, la IA tiene el potencial de contribuir con la resolución de intrincados problemas mundiales, como el cambio climático y el avance de la medicina. Sin embargo, esta promesa viene junto con una serie de preocupaciones acerca de que la IA logre generar emociones y cognición. 

Entre estos avances, algunas preocupaciones permanecen acerca de las posibles malas consecuencias de usar IA. “Las preocupaciones van desde problemas prácticos como la desinformación o que la gente pierda su trabajo, hasta escenarios similares al de Terminator, donde la civilización llega a un apocalipsis. Sin embargo, no importa lo improbable que sea, es necesario asegurarse de que la probabilidad sea cero”, afirma Stanley. “En última instancia, todo es creatividad. Si cruzamos esa barrera, el mundo no se vería igual, y es difícil comprender cómo sería ese mundo. Lo que sabemos es que la fuente real de placer para los humanos no es el consumo. La alegría de ser humanos se basa en la autoexpresión y la creatividad. ¿Cómo podemos proteger esto?”

Abordar estas preocupaciones es clave para crear un futuro equilibrado. Stanley es partidario de adoptar el crecimiento de la IA en vez de rechazarlo. “Para aceptar la IA sin recelos, es mejor verla como una herramienta para amplificar las habilidades humanas”, dice.

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