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En la última batalla entre hombre y máquina, se ha logrado una nueva primicia mundial: la IA ha vencido a los mejores jugadores de eSports en su propio juego. Llamado Starcraft II , este popular juego de estrategia en tiempo real exige una toma de decisiones rápida, gestión de recursos y un conocimiento táctico fluido en lugar de un combate estilo piedra, papel o tijera. Echemos un vistazo a por qué esto es tan importante y cómo se logró.
Como cubrimos en un blog reciente , los nuevos enfoques de inteligencia artificial han impulsado avances masivos en la Inteligencia Artificial (IA) en los últimos años. El principal campo de pruebas hasta la fecha es el de los juegos de mesa de estrategia como el ajedrez y el Go. Para este nuevo dominio, Google empleó un proyecto llamado Deep Mind , un sistema que utiliza redes neuronales artificiales, que en parte están modeladas sobre cómo el cerebro humano procesa información compleja.
Esta nueva forma de IA adaptativa puede aprender de expertos y aprender de forma independiente realizando simulaciones de sí misma. Aunque no requiere supercomputadoras, sí requiere mucha práctica, lo cual se acelera enormemente con las modernas tecnologías de procesadores actuales. Sin embargo, los resultados con el ajedrez y el Go han sido sorprendentes, con Deep Mind AI creando nuevos niveles de juego estratégico muy superiores a los de los mejores jugadores humanos del mundo.
Los juegos de mesa tienen reglas relativamente simples, pero tienen complejidad debido a muchas iteraciones potenciales de los resultados del juego. Los juegos de computadora como Starcraft II son mucho más complejos porque tienen una gran cantidad de opciones de juego y se encuentran muy temprano en cada juego. También pueden involucrar cantidades infinitas de unidades, que están mucho menos restringidas por las reglas de juego a las que se limitan los peones y las piezas de Go. Por último, hay muchos tipos diferentes de unidades con múltiples habilidades, que se pueden combinar de innumerables maneras.
Estos factores presentan desafíos formidables para la IA, porque lindan con los ámbitos de la creatividad, un rasgo tradicionalmente humano. Sin embargo, una de las facetas únicas de Deep Mind es su capacidad de aprender experimentalmente mediante prueba y error... hasta el enésimo grado.
Con una nueva IA especializada llamada AlphaStar , el equipo de Google detrás de Deep Mind se sintió lo suficientemente seguro como para desatar su IA basada en Starcraft II contra los mejores jugadores profesionales de deportes electrónicos del juego.
Al enfrentarse a dos oponentes en un entorno de campo de pruebas, los resultados fueron impactantes. En 10 victorias seguidas venció a ambos jugadores por 5-0. En realidad, esta no fue una IA la que los venció: fueron 5 evoluciones diferentes de la IA, cada una con sus propios estilos de juego muy distintos.
Las derrotas fueron un logro bastante notable, dada la complejidad del juego y el nivel de rendimiento que alcanzan las estrellas de los eSports. Estos jugadores son famosos por poder realizar cientos de acciones por minuto, con reacciones ultrarrápidas. Por extraño que parezca, la destreza de AlphaStar no se encontraba en este dominio presumiblemente adaptado a las máquinas. De hecho, tenía reacciones más lentas y menos acciones por minuto, pero era superior en eficiencia en términos de las acciones reales que ejecutaba.
Donde más destacó fue en la inteligencia y la creatividad del juego, y fue la enorme diversidad de estrategias de juego nunca antes vistas lo que engañó a las estrellas de los eSports.
En escalas de tiempo humanas, la habilidad de AlphaStar parecía surgir de la nada. En escalas de tiempo de máquina, tomó bastante tiempo. La primera versión de IA se diseñó estudiando cantidades masivas de juegos de jugadores profesionales. Esto lo llevó al nivel de un jugador profesional de liga inferior, pero aún queda un largo camino por recorrer para igualar a los mejores profesionales.
La siguiente fase fue la verdadera magia de la IA. Esto permitió a AlphaStar tomar el conocimiento emulado, experimentar con él y aprender de sí mismo. En una semana de práctica de juego en la 'Liga AlphaStar', simuló aproximadamente 200 años de juego contra varias iteraciones de sí mismo.
De sus algoritmos de autoaprendizaje surgieron cinco estilos de juego muy diferentes con resultados ganadores superiores. El equipo de Deep Mind los denominó, de manera algo siniestra, "agentes".
Fueron estas IA las que se enfrentaron a los jugadores profesionales. En el segundo partido, una estrella de los deportes electrónicos llamada PLO se quedó un poco estupefacta por el hecho de que la estrategia de la IA en el segundo partido era completamente diferente a la del primero.
Esto llevó a que los comentaristas se refirieran con frecuencia a la IA como "aterradora" o "aterradora". En algunos momentos, el juego se vería exactamente como el de un jugador profesional de primer nivel, pero luego, de repente, podría transformarse en estrategias completamente nuevas: coordinar múltiples ataques por los flancos y obtener el control total del mapa.
En lugar de sentirse molestos por haber sido superados irremediablemente por estas primeras incursiones de Deep Mind en los deportes electrónicos, los jugadores profesionales derrotados estaban intrigados por las nuevas estrategias y conocimientos sobre cómo podría evolucionar el metajuego.
En lugar de IA versus humanos, en los deportes electrónicos estos agentes también podrían usarse para entrenar contra los oponentes más duros, para impulsar el desarrollo de sus habilidades. Además, con un desarrollo especializado, podrían usarse para descubrir estrategias de contraataque efectivas contra oponentes de primer nivel con estilos de juego predecibles.
Como hemos escrito anteriormente , los principales equipos de deportes electrónicos ahora están adoptando las últimas tecnologías de ciencias del deporte, como NeuroTracker , para perfeccionar sus habilidades. Con mucho dinero invertido en el desarrollo de jugadores, podría ser que las estrellas de los deportes electrónicos del mañana sean entrenadas por IA con redes neuronales adaptadas a sus necesidades de aprendizaje.
Si está interesado en el poder de la IA, consulte también este blog.
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