Un estudio publicado en la revista Nature revela los sorprendentes resultados del contacto de la inteligencia artificial de #Google DeepMind con los primeros juegos de arcade. El programa, basado en la inteligencia de un cerebro humano, ha aprendido a jugar a los 49 clásicos de Atari, y en más de la mitad, igualando e incluso superando a un competidor humano profesional.

La empresa DeepMind fue fundada en 2011, con base en Londres, y la misión con la que se identifica es la de "resolver inteligencia", combinando los sistemas de aprendizaje en programas con la neurociencia.

DeepMind fue adquirida por Google en 2014, por más de 546 millones de Euros (al cambio en Libras), y su objetivo primordial es el desarrollo de algoritmos poderosos y útiles para propósitos generales, un área actualmente en expansión y buscando nuevos talentos.

Anuncios
Anuncios

El Dr. Demis Hassabis, vicepresidente de ingeniería en DeepMind, considera que hasta el momento, los sistemas que se auto-enseñan sólo han sido usados para problemas sencillos. Esta prueba sería el primer caso en que al programa se le ha planteado un entorno lleno de tareas complejas, que incluso pueden ser un reto para los humanos.

Recordemos que ésta no es la primera vez que una máquina se enfrenta a los humanos en un juego. En 1997, el computador de IBM llamado Deep Blue, especializado en ajedrez, derrotó al famoso Garry Kasparov. Sin embargo, su sistema de inteligencia artificial estaba pre-programado con el equivalente a un manual que le permitiera vencer en ajedrez, y no tenía capacidades más allá del tablero.

Por otro lado, al programa de DeepMind, considerado como un "agente" por parte de la empresa, sólo se le ha facilitado una información básica y no directamente relacionada con el videojuego en sí.

Anuncios

Lo único que sabía de partida eran los datos sobre los píxeles de la pantalla y su motivación, que debía ser la de lograr una puntuación elevada. El resto, debía descubrirlo por sí mismo.

Con esa base se le presentaron 49 #Videojuegos clásicos distintos, desde el famoso "Space Invaders" y "Pong" hasta juegos de carreras de coches tridimensionales, de boxeo o de tenis. DeepMind resultó tan bueno como un humano o más en 29 de ellos. Incluso excedió las expectativas contra los jugadores profesionales en "Video Pinball", "Boxing" o "Breakout". Si bien, lo tuvo mucho más difícil con "Pac-Man", "Private Eye" y "Montezuma's Revenge", que no terminó de controlar.

El Dr. Hassabis concluye que, en sí, la investigación tiene una parte trivial en cuanto a que es fácil escribir soluciones para los juegos de los 80. Lo que no es tan trivial es que un único sistema haya podido aprender, desde los píxeles y su información perceptual, qué debía hacer para ganar. Es más, el sistema puede enfrentarse a cualquier juego nuevo y, en pocas horas, descubrir sus objetivos a perseguir dentro del mismo.

Anuncios

DeepMind es consciente de que los imprevistos de la vida real frenan en gran medida el desarrollo de sistemas robóticos, para tareas como la asistencia a personas mayores o limpieza de hogares. Por ello, invertir en que estos desarrollen una inteligencia adaptable, sin necesidad de pre-programarlos, es la piedra angular para que puedan crecer.

Ahora bien, dentro y fuera de la ciencia ficción, algunos como Stephen Hawking, opinan que desarrollar completamente la inteligencia artificial sería el final de nuestra raza humana, ¿hasta qué punto puede suponer un peligro que los ordenadores nos superen?