Los videojuegos fueron inventados para humanos, por humanos. Pero eso no significa necesariamente que seamos los mejores cuando se trata de jugarlos.
En un nuevo logro que significa hasta qué punto ha progresado la inteligencia artificial (IA), los científicos han desarrollado un algoritmo de aprendizaje que alcanzó el nivel más alto de la potencia de los deportes electrónicos. StarCraft II, alcanzando el nivel de Gran Maestro.
Según los investigadores que crearon la IA, llamada AlphaStar, el logro de llegar a la Grandmaster League significa que estás en el top 0.2 por ciento de StarCraft II jugadores
En otras palabras, AlphaStar compite a un nivel en este juego de estrategia en tiempo real multijugador que podría derrotar a millones de humanos lo suficientemente insensatos como para enfrentarlo.
En los últimos años, hemos visto que la IA llega a dominar los juegos que representan pruebas más tradicionales de la habilidad humana, dominando las estrategias de ajedrez, pókery Ir.
Para David Silver, científico investigador principal de la firma de inteligencia artificial DeepMind en el Reino Unido, ese tipo de hitos, muchos de los cuales DeepMind fue pionero, son lo que nos llevó a este momento inevitable: un juego que representa problemas aún mayores que los juegos antiguos que han desafiado las mentes humanas. por siglos.
"Desde que las computadoras descifraron el Go, el ajedrez y el póker, StarCraft ha surgido por consenso como el próximo gran desafío", dice Silver.
"La complejidad del juego es mucho mayor que el ajedrez, porque los jugadores controlan cientos de unidades; más complejo que Go, porque hay 1.026 opciones posibles para cada movimiento; y los jugadores tienen menos información sobre sus oponentes que en el póker".
Súmelo todo junto y domine las complejas batallas en tiempo real de Barco de estrellas parece casi imposible para una máquina, entonces, ¿cómo lo hicieron?
En un nuevo artículo publicado esta semana, el equipo de DeepMind describe cómo desarrollaron un algoritmo de aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes, que se entrenó a sí mismo a través del juego propio, incluido el juego contra sí mismo y los humanos, aprendiendo a imitar estrategias exitosas y también contra-estrategias efectivas.
El equipo de investigación ha sido trabajando por este objetivo durante años. Una versión anterior del sistema fue noticia en enero cuando comenzó a vencer a los profesionales humanos.
"Nunca olvidaré la emoción y la emoción que todos sentimos cuando AlphaStar comenzó a jugar partidos realmente competitivos", dice Dario "TLO" Wünsch, uno de los mejores humanos. StarCraft II jugadores derrotados por el algoritmo.
"El sistema es muy hábil para evaluar su posición estratégica y sabe exactamente cuándo enfrentarse o desconectarse con su oponente".
El último algoritmo lleva las cosas aún más lejos que esa encarnación preliminar, y ahora juega de manera efectiva bajo restricciones artificiales diseñadas para simular de manera más realista la experiencia de juego de un ser humano (como observar el juego a distancia, a través de una cámara y sentir el retraso de la red). latencia).
Con todas las limitaciones impuestas de un ser humano, AlphaStar aún alcanzó el nivel de Gran Maestro en el juego competitivo real en línea, representando no solo una primicia mundial, sino quizás una puesta de sol de este tipo de desafíos de juego, dado lo que el logro ahora puede hacer posible.
"Me gusta Barco de estrellas, los dominios del mundo real como los asistentes personales, los automóviles autónomos o la robótica requieren decisiones en tiempo real, sobre espacios de acción combinatorios o estructurados, dada la información observada de manera imperfecta " los autores escriben.
"El éxito de AlphaStar en StarCraft II sugiere que los algoritmos de aprendizaje automático de propósito general pueden tener un efecto sustancial en problemas complejos del mundo real ".
Los hallazgos se informan en Naturaleza.