La inteligencia artificial ha tenido dificultades históricamente con “Pitfall”, “Solaris” y algunos otros títulos.
Hacer que los agentes de IA aprendan a jugar videojuegos simples es una forma ideal de probar su efectividad, gracias a la capacidad de medir el éxito a través de una puntuación.
DeepMind de Alphabet designó 57 juegos de Atari para que sirvieran como prueba de fuego para su IA, y estableció un punto de referencia para las habilidades de un jugador humano promedio.
El último sistema de la compañía, Agent57, dio un gran salto sobre los sistemas anteriores, y es la primera iteración de la IA que supera a la línea de base humana.
En particular, Agent57 ha demostrado sus habilidades sobrehumanas en Pitfall, Montezuma’s Revenge, Solaris y Ski, juegos que han sido desafíos importantes para otras IA.
De acuerdo con el MIT, Pitfall y Montezuma’s Revenge requieren que la IA experimente más de lo habitual para descubrir cómo obtener una mejor puntuación.
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DeepMind se basó en sus agentes de inteligencia artificial más antiguos para que Agent57 pudiera tomar mejores decisiones con respecto a la exploración y la explotación de puntajes, así como para optimizar la compensación entre el rendimiento a corto y largo plazo en juegos como Skiing.
Señalan que si bien estos resultados son impresionantes, la IA todavía tiene un largo camino por recorrer.
Estos sistemas solo pueden descubrir un juego a la vez, lo que dice que está en desacuerdo con las habilidades de los humanos:
“La verdadera versatilidad, que es tan fácil para un bebé humano, todavía está mucho más allá del alcance de la IA“.
Las lecciones aprendidas de Agent57 podrían ayudar a mejorar el rendimiento, incluso si las habilidades a nivel humano no son alcanzables por ahora.
Fuente: Engadget
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