Inteligencia artificial, eres una pillina: realizar trampas para ganar a los videojuegos es ya poco trivial para las máquinas

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Inteligencia artificial, eres una pillina: realizar trampas para ganar a los videojuegos es ya exiguo trivial para las máquinas

Un célebre cinta de DeepMind mostraba en 2015 cómo su motor para jugar al mítico Breakout (el Arkanoid de toda la vida) logró revelar exiguo asombroso. Tras 240 minutos de entrenamiento detectó que si lograba “colar” la pelota en la aviso alto de la barrera de ladrillos, acaparar mejores puntuaciones era pan comido.

Aquel truco ha resultado 1 de tantos que han demostrado cómo esas máquinas que juegan a videojuegos buscan íntegramente persona de trampas para acaparar su objetivo, que a menudo es recibir la mas grande puntuación. Eso ha llevado a descubrimientos alucinantes en los que la IA ha demostrado una pillería digna de los seres humanos, pese a que esas trampas a menudo hagan que las IAs no puedan visualizar el bosque (el objetivo final, ganar el juego) porque están centradas en los árboles (sacar la mas grande puntuación).

Máquina, eres un exiguo tramposa

Aquel agente de inteligencia artificial producido por DeepMind lograba aplicar redes neuronales y aprendizaje por refuerzo —aquí explican don cómo se implementan estos sistemas— para fabricar aquellos motores que por arquetipo además vimos aprendiendo a conducir en Mario Kart o, ya puestos, en GTA V.

Para instruirse a jugar a las máquinas se les ponen retos —muchos de ellos en juegos retro—, y normalmente 1 de ellos es el de acaparar la máxima puntuación. Hay inclusive eventos creados para demostrar la aptitud de los mas recientes desarrollos en este ámbito, y hará unos meses se celebró el OpenAI Retro Contest en la que unos cuantos desarrollos demostraron ser especialmente creativos a la hora de recibir las mejores puntuaciones.

En Sonic, por ejemplo, la máquina se aprovechaba de un falla de programación en las paredes de las zonas acuáticas, lo que le permitía fenalizar mas rápido. A estos motores se les entrena con partidas jugadas por humanos, y pese a que los algoritmos replican esas mecánicas, también experimentan con desplazamientos propios que hacen que a menudo dichos ampliación vayan mas allí y nos descubran formas sorprendentes de jugar estos juegos… y superarlos.

Una de las investigadoras de DeepMind observación Victoria Krakovna ha compilado una lista de logros que los motores de inteligencia artificial han descubierto en diferentes juegos antiguos. En ‘Qbert’ se descubrió un falla en ciertas condiciones que hará que no se aprobación a la 2ª fase y que el agente gane puntos de apariencia rápida mientras los cubos de la pantalla empieza a parpadear en diferentes colores. En ‘Boat race’ el agente termina yendo en círculos y golpeando sus objettivos en lugar de terminar la carrera, lo que además favorece una mas grande puntuación.

Como indican en Kotaku, esa capacidad para la autoexperimentación hará que estos motores se conviertan en competidores temibles en íntegramente persona de disciplinas en las que el descubrimiento de atajos y trucos para acaparar las mejores puntuaciones funcionan sin que los jugadores humanos puedan superar aquellos retos.

Los avances en esta disciplina podrían realizar que por arquetipo el motor de DeepMind producido para jugar a StarCraft 2 acabe batiendo a los mejores jugadores humanos, y lo semejante con DOTA 2, distinto de los retos actuales de quienes laboran en estos agentes de inteligencia artificial. Eso aún no ha ocurrido, inconveniente habrá que donarle asamblea al tiempo, encima íntegramente si las máquinas, tramposillas ellas, siguen encontrando valiosos trucos para acaparar ventajas competitivas. O para encontrar a los humanos que las hacen, que tampoco es mala cosa.

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