Desde que Google adquirió la compañía de inteligencia artificial DeepMind por 628 millones dólares el año pasado, busca poner el software a trabajar duro … jugando video juegos de Atari 2600.

Pero aprender a jugar 49 juegos de Atari diferentes exhibe las promesas y las debilidades del software de DeepMind.

Un artículo publicado hoy en Nature detalla cómo la IA aprendió a jugar a los juegos de video en su cuenta.

Nunca se le enseñaron las reglas de los juegos, por lo que tuvo que aprender cada uno por ensayo y error, esencialmente golpeando las teclas al azar hasta que se topó con el movimiento correcto.

Esto funciona espectacularmente para algunos juegos, como Space Invaders y Pong y especialmente Vídeo Pinball, donde la IA venció a  humanos profesionales testers de juegos.

Pero en 20 de los 49 partidos, nunca fue capaz de llegar hasta el nivel de la inteligencia humana.

El clásico juego de Ms. Pac-Man ilustra perfectamente la mayor limitación del software: que es incapaz de hacer planes, incluso unos pocos segundos por delante.

Esto evita que el sistema encuentre la manera de llegar a través del laberinto en forma segura a comer y completar el nivel.
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También es incapaz de aprender que comer ciertas bolitas mágicas le permite comer los fantasmas que hay que evitar a toda costa.

El software de DeepMind se ha quedado atascado en esencia en el presente.

Sólo mira hacia atrás a los últimos cuatro fotogramas de video de juego (sólo un 15avo de segundo) para aprender qué movimiento vale la pena, o cómo utilizar su experiencia pasada para elegir a su próximo movimiento.

Eso significa que sólo puede dominar juegos donde se puede avanzar con el uso de tácticas que tienen beneficios muy inmediatos.

Las futuras versiones de DeepMind probablemente tengan más memoria que le permita tomar mejores decisiones de estrategia a largo plazo.

Y con el tiempo, se podría aplicar para resolver problemas del mundo real, como la comprensión de términos de búsqueda y traducción de textos.

Fuente: Gizmodo

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