Inteligencia artificial juega el videojuego más difícil del mundo y todavía no ha podido establecer un nuevo récord

Comparta este Artículo en:

¿Cuál es el videojuego más difícil que ha jugado? Si no es QWOP, no sabe lo realmente difícil que puede ser un juego.

El juego de carreras engañosamente simple es tan desafiante de dominar que incluso una inteligencia artificial entrenada con aprendizaje automático solo logró una puntuación de 10 en lugar de romper el récord.

Si nunca antes ha jugado al QWOP, se debe a sí mismo intentarlo y ver si puede sacar a su velocista de la línea de salida.

Desarrollado por Bennett Foddy en 2008, QWOP se inspiró en un juego de arcade de los 80 llamado Track & Field que requiere que los jugadores aplasten botones sin pensar para ganar una carrera.

Never take try for more info on line cialis on your own, without first seeking doctor’s prescription as it could be dangerous for you. Their advertising costs are less and the quality of erections is greatly depended on emotional and physical attraction you deeprootsmag.org cialis price canada have with the partner. Some psychological causes of ED are: – Anxiety Depression Guilt Relationship problems Stress Sexual Sexual grief Fear of sexual failure Low self confidence Low self esteem Medical causes of ED High blood pressure makes the blood to flow slowly to different parts of the body, including the cialis online without rx male penile organ Atherosclerosis – High blood cholesterol causes accumulation of fat in the arteries makes the blood. It ensures hormonal balance and improves functioning of liver. vardenafil vs viagra deeprootsmag.org

QWOP adopta un enfoque diferente y, en cambio, hace que los jugadores usen cuatro teclas para controlar los movimientos individuales de los muslos y las pantorrillas de un corredor: un corredor que se comporta como una muñeca de trapo flexible y está sujeto a la física del mundo real, incluidos los efectos de la gravedad.

Puede parecer simple, pero dominar el tiempo y la cadencia de las pulsaciones de teclas necesarias para que el velocista avance torpemente hacia adelante puede ser increíblemente frustrante.

Wesley Liao tenía curiosidad por saber qué tan bien una herramienta como la IA, que ha sido entrenada para hacer cosas como fotos antiguas animadas de forma realista de seres queridos fallecidos, funcionaría jugando QWOP.

Después de crear primero un adaptador de Javascript que permitiría que una herramienta de IA realmente jugara e interactuara con el juego, el primer intento de Liao de aprendizaje automático simplemente hizo que la IA jugara el juego por sí misma y aprendiera qué acciones dieron como resultado resultados positivos (el velocista avanzando y aumentando su velocidad) y cuáles dieron lugar a resultados negativos (el torso del velocista se inclinó demasiado cerca del suelo).

A través de este enfoque, la IA aprendió una técnica de “raspado de rodilla” que le permitiría cruzar con éxito la línea de meta de 100 metros, pero no a velocidades récord.

El siguiente intento de Liao de entrenar un modelo de IA implicó grabar videos de juego de ellos tratando de tener éxito en el juego, incluido el uso de zancadas más largas que son cruciales para aumentar la velocidad y cruzar la línea de meta en un tiempo decente.

El enfoque fue un poco más exitoso, pero la IA no pudo dominar una técnica especial utilizada por jugadores avanzados de QWOP que implica un movimiento de las piernas hacia arriba y hacia adelante para generar un impulso adicional.

Finalmente, Liao se acercó a un jugador veterano conocido como Kurodo (@cld_el en Twitter), uno de los mejores corredores de velocidad QWOP del mundo, que grabó 50 videos de ellos mismos jugando a un nivel experto.

Pero incluso con acceso a las mejores técnicas de juego posibles, Liao descubrió que los mejores resultados provenían de un régimen de entrenamiento de aprendizaje automático que involucraba 25 horas de juego de la IA por sí misma, 15 horas de aprendizaje de los datos obtenidos de las carreras de expertos de Kurodo y otras 25 horas de auto-juego.

Pero incluso con todo ese esfuerzo, el mejor resultado de 100 metros de carrera de la IA que juega QWOP hizo que cruzara la línea de meta en 1 minuto y 8 segundos, un resultado entre los 10 primeros.

Según Speedrun.com, el récord mundial actual de 100 metros de carrera en este juego es de solo 48 segundos, establecido hace solo un mes.

Liao confía con más entrenamiento y un sistema de recompensa diferente (cómo la IA se entera de que ha hecho algo correctamente), establecer un récord mundial QWOP podría eventualmente suceder, aunque como es una computadora que juega el juego, es posible que el récord nunca se reconozca oficialmente.

Fuente: Gizmodo