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En la última batalla entre el hombre y la máquina, se ha logrado un hito mundial: la IA ha vencido a los mejores jugadores de eSports en su propio terreno. Starcraft II, este popular juego de estrategia en tiempo real, exige una toma de decisiones rápida, una gestión eficaz de los recursos y una táctica fluida, en lugar de un combate al estilo piedra, papel o tijera. Analicemos por qué esto es tan importante y cómo se logró.
Como comentamos 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 ámbito 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 se basan parcialmente en cómo el cerebro humano procesa información compleja.
Esta nueva forma de IA adaptativa puede aprender tanto de expertos como de forma independiente mediante simulaciones de sí misma. Si bien no requiere supercomputadoras, sí necesita mucha práctica, la cual se acelera enormemente con las tecnologías de procesamiento modernas. Sin embargo, los resultados en ajedrez y Go han sido asombrosos, con DeepMind 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 sencillas, pero presentan complejidad debido a las múltiples iteraciones posibles de los resultados del juego. Juegos de computadora como Starcraft II son mucho más complejos porque ofrecen una gran cantidad de opciones de juego y se desarrollan desde el principio de cada partida. También pueden involucrar un número infinito de unidades, que están mucho menos limitadas por las reglas de juego que los peones y las piezas de Go. Por último, existen muchos tipos diferentes de unidades con múltiples habilidades, que pueden combinarse de innumerables maneras.
Estos factores presentan enormes desafíos para la IA, ya que rozan el ámbito de la creatividad, un rasgo tradicionalmente humano. Sin embargo, una de las facetas únicas de Deep Mind es su capacidad de aprender experimentalmente mediante ensayo y error... a la enésima potencia.
Con una nueva IA especializada llamada AlphaStar, el equipo de Google detrás de Deep Mind se sintió lo suficientemente seguro como para usar su IA basada en Starcraft II contra los mejores jugadores profesionales de eSports del juego.
Al enfrentarse a dos oponentes en un entorno de pruebas, los resultados fueron impactantes. En 10 victorias consecutivas, venció a ambos jugadores por 5-0. No fue una sola IA la que los venció, sino cinco evoluciones diferentes de la IA, cada una con su propio estilo de juego.
Las derrotas fueron un logro notable, dada la complejidad del juego y el nivel de rendimiento que alcanzan las estrellas de los eSports. Estos jugadores son famosos por realizar cientos de acciones por minuto, con reacciones rapidísimas. Curiosamente, la destreza de AlphaStar no residía en este dominio, supuestamente adaptado a las máquinas. De hecho, tenía reacciones más lentas y menos acciones por minuto, pero era superior en eficiencia en cuanto a las acciones que ejecutaba.
Donde más destacó fue en la inteligencia y creatividad del juego, y fue la gran diversidad de estrategias de juego nunca antes vistas, lo que dejó perplejas a las estrellas de los eSports.
En la escala de tiempo humana, la habilidad de AlphaStar pareció surgir de la nada. En la escala de tiempo de las máquinas, tardó bastante. La primera versión de IA se creó estudiando cantidades masivas de partidas de jugadores profesionales. Esto la llevó al nivel de un jugador profesional de ligas menores, pero aún le quedaba un largo camino por recorrer para alcanzar a los mejores profesionales.
La siguiente fase fue la verdadera magia de la IA. Esto permitió a AlphaStar aprovechar el conocimiento emulado, experimentar con él y aprender de sí mismo. En una semana de práctica en la «Liga AlphaStar», simuló aproximadamente 200 años de juego contra diversas versiones 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 bautizó, de forma un tanto inquietante, como «agentes».
Fueron estas IA las que se enfrentaron a los jugadores profesionales. En el segundo partido, una estrella de los eSports llamada PLO se quedó un poco perpleja al ver que la estrategia de la IA en el segundo partido era completamente diferente a la del primero.
Esto llevó a los comentaristas a referirse con frecuencia a la IA como "aterradora". En algunos momentos, el juego parecía idéntico al de un jugador profesional de élite, pero de repente podía adoptar estrategias completamente nuevas, coordinando múltiples ataques de flanqueo y obteniendo el control total del mapa.
En lugar de sentirse molestos por haber sido superados irremediablemente por estas primeras incursiones de Deep Mind en los eSports, los jugadores profesionales derrotados estaban intrigados por las nuevas estrategias y conocimientos sobre cómo podría evolucionar el metajuego.
En lugar de IA contra humanos, en los eSports, estos agentes también podrían usarse para entrenar contra los oponentes más duros y mejorar sus habilidades. Además, con un desarrollo especializado, podrían usarse para descubrir contraataques efectivos contra oponentes de primer nivel con estilos de juego predecibles.
Como ya hemos comentado anteriormente, los principales equipos de eSports están adoptando las últimas tecnologías de la ciencia deportiva, como NeuroTracker, para perfeccionar sus habilidades. Con la gran inversión que se destina al desarrollo de jugadores, es posible que las futuras estrellas de los eSports sean entrenadas por IA con redes neuronales personalizadas según sus necesidades de aprendizaje.
Si te interesa el poder emergente de la IA, consulta también este blog.
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