Una inteligencia artificial de DeepMind consigue acabar con los 57 juegos de la Atari 2600

¿Podrá pronto una inteligencia artificial superar a los mejores jugadores del mundo incluso en videojuegos conocidos por su dificultad, como Sekiro: Shadows Die Twice? Por ahora solo domina la segunda generación del videojuego, pero su progreso actual es histórico. DeepMind, el laboratorio especializado en IA de Google, ha logrado desarrollar una IA capaz de dominar los 57 juegos lanzados en la Atari 2600, una de las primeras videoconsolas de los años 70 y 80, y hacerlo mejor que el ser humano. Como señala con orgullo DeepMind en su informe, esta IA llamada Agent57 es la “primer agente informático de aprendizaje por refuerzo profundo en obtener una puntuación superior a la media humana en los 57 juegos de Atari 2600”.

Para ganar y terminar con éxito muchos más juegos que sus predecesores, Agent57 se basó en un modelo de toma de decisiones que lo alentaba a observar el juego y probar una variedad de opciones antes de formular una estrategia ganadora. La prestación de este último era luego juzgada automáticamente por un “meta-controlador”, responsable en cierto modo de sopesar los pros y los contras antes de continuar con nuevas observaciones o una nueva prueba. El objetivo de DeepMind es acercarse lo más posible al diseño de una verdadera inteligencia artificial general. Esto significa que, para lograrlo, sus científicos e ingenieros deben programar y entrenar la IA más versátil y polivalente posible, que resulte eficaz en la mayor variedad de tareas posibles. Los videojuegos, incluso los más primitivos, son una de las mejores formas de probarlo: si las limitaciones técnicas son las mismas, su funcionamiento difiere en cada título. Por lo tanto, Agent57 ha demostrado no solo ser tan capaz o incluso mejor que la inteligencia humana en ciertos juegos, sino que ha logrado cambiar de un juego a otro sin perder eficiencia.

Agent57 jugando los 57 juegos de Atari 2600

Agent57 se enfrenta a sus cuatro mayores desafíos de juego

Finalmente, DeepMind señala que Agent57 fue el más afectado por cuatro juegos específicos. Montezuma's Revenge and Pitfall lo habría desafiado a probar una gran cantidad de estrategias antes de lograr el éxito y dominar el mejor método posible. Del mismo modo, Solaris y Skiing habrían perjudicado a la IA por su falta de retroalimentación directa entre el intento y el resultado. Por lo tanto, Agent57 tardó más en aprender las técnicas correctas. "Agent57 pudo mejorar aumentando el número de simulaciones: cuanto más tiempo entrenaba, mayor era su puntuación", explica DeepMind. La preocupación, sin embargo, advierte Revisión de tecnología del MIT, es que Agent57 tuvo que readaptarse a cada juego que jugaba, tanto si ya lo había probado como si no, como si fuera la primera vez que se enfrentaba a él. El ser humano, por su parte, puede dominar varias tareas o juegos al mismo tiempo sin perder experiencia ni destreza.

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