Desde los primeros días del ajedrez virtual y el solitario, los videojuegos han sido un campo de juego para el desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Cada victoria de la máquina contra el ser humano ha ayudado a que los algoritmos sean más inteligentes y eficientes. Pero para enfrentar problemas del entorno real, como la automatización de tareas complejas que incluyen la conducción y la negociación, estos algoritmos deben navegar por entornos más complejos que los juegos de mesa y aprender a trabajar en equipo. Enseñar a la IA cómo trabajar e interactuar con otros jugadores para tener éxito había sido una tarea insuperable, hasta ahora.
El aprendizaje de los robots
En 2019, se alcanzaron varios hitos en la investigación de IA en otros juegos de estrategia multijugador. Cinco bots (jugadores controlados por una IA) derrotaron a un equipo profesional de deportes electrónicos en un juego de DOTA Jugadores humanos profesionales también fueron vencidos por una IA en un juego de StarCraft II. En todos los casos, se aplicó una forma de aprendizaje por refuerzo, en la cual el algoritmo aprende mediante prueba y error e interactuando con su entorno.
Los cinco bots que vencieron a los humanos en DOTA 2 no aprendieron viendo a humanos jugar, sino que fueron entrenados exclusivamente jugando partidas contra clones de sí mismos. La mejora que les permitió vencer a los jugadores profesionales vino de escalar los algoritmos existentes. Debido a la velocidad de la computadora, la IA podía jugar en unos pocos segundos un juego que lleva minutos e incluso horas para los humanos. Esto permitió a los investigadores entrenar a su IA con 45,000 años de juego en diez meses de tiempo real.
El bot de Capture the Flag del estudio reciente también comenzó a aprender desde cero. Pero en lugar de jugar contra su clon idéntico, se creó y entrenó a una cohorte de 30 bots en paralelo con su propia señal de recompensa interna. Cada bot dentro de esta población luego jugaría juntos y aprendería el uno del otro. Como señala David Silver, uno de los científicos investigadores involucrados, la IA está comenzando a eliminar las limitaciones del conocimiento humano... y crear conocimiento en sí misma.
El futuro de los humanos y las máquinas
La IA a menudo se presenta reemplazando o complementando las capacidades humanas, pero rara vez como un miembro de equipo completamente desarrollado, desempeñando la misma tarea que los seres humanos. Estos experimentos de videojuegos que involucran la colaboración entre máquina y humano ofrecen un vistazo al futuro.
Los jugadores humanos de Capture the Flag calificaron a los bots como más colaborativos que otros humanos, pero los jugadores de DOTA 2 tuvieron una reacción mixta hacia sus compañeros de IA. Algunos estaban bastante entusiasmados, diciendo que se sentían apoyados y que aprendieron al jugar junto a ellos. Sheever, una jugadora profesional de DOTA 2, habló sobre su experiencia al formar equipo con los bots:
En realidad, se sintió bien; [el compañero de IA] dio su vida por mí en algún momento. Intentó ayudarme, pensando 'estoy seguro de que ella sabe lo que está haciendo' y luego obviamente no lo hice. Pero, ya sabes, él creyó en mí. No tengo eso mucho con los compañeros [humanos].
Otros estaban menos entusiasmados, pero dado que la comunicación es un pilar de cualquier relación, mejorar la comunicación entre humanos y máquinas será crucial en el futuro. Los investigadores ya han adaptado algunas características para hacer que los bots sean más amigables con los humanos, como hacer que los bots esperen artificialmente antes de elegir su personaje durante la selección de equipos antes del juego, para evitar presionar a los humanos.
Pero ¿debería la IA aprender de nosotros o continuar enseñándose a sí misma? El aprendizaje propio sin imitar a los humanos podría enseñar a la IA más eficiencia y creatividad, pero esto podría crear algoritmos más adecuados para tareas que no implican colaboración humana, como los robots de almacenamiento.
Por otro lado, se podría argumentar que tener una máquina entrenada por humanos sería más intuitivo: los humanos que utilizan dicha IA podrían entender por qué la máquina hizo lo que hizo. A medida que la IA se vuelve más inteligente, todos estamos destinados a tener más sorpresas.
Fuente: Amit Joshi es profesor de Marketing Digital y Estrategia en IMD. Maude Lavanchy es Investigadora Asociada en IMD. Este artículo fue publicado por The Conversation.
Consultas habituales
¿Qué es la inteligencia artificial en los videojuegos?
La inteligencia artificial en los videojuegos se refiere a la capacidad de las máquinas de aprender y tomar decisiones autónomas dentro del contexto de un juego. Los algoritmos de IA se utilizan para crear personajes no jugadores (NPC) que pueden interactuar y competir con los jugadores humanos.
¿Cómo se entrena la inteligencia artificial en los videojuegos?
La inteligencia artificial en los videojuegos se entrena mediante el aprendizaje por refuerzo. Los algoritmos de IA aprenden jugando repetidamente y mejorando su rendimiento a través del ensayo y error. También pueden aprender observando y analizando las estrategias de los jugadores humanos.
¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial en los videojuegos?
La inteligencia artificial en los videojuegos puede mejorar la experiencia de juego al proporcionar desafíos más realistas y adaptativos. También puede ayudar a los desarrolladores de juegos a crear personajes no jugadores más inteligentes y realistas que puedan proporcionar una experiencia de juego más inmersiva.
Los avances en inteligencia artificial en los videojuegos están llevando a la creación de bots que pueden competir y colaborar con los jugadores humanos a un nivel similar. Estos avances tienen el potencial de mejorar la experiencia de juego y abrir nuevas posibilidades en el desarrollo de juegos más realistas y desafiantes. A medida que la IA continúa evolucionando, será emocionante ver cómo se aplicará en otros campos y cómo cambiará nuestra interacción con las máquinas en el futuro.
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