¿Puede la inteligencia artificial (IA) ser enseñada para aprender juegos en línea y vencer a los humanos?

Desde los albores de los juegos virtuales, como el ajedrez y el solitario, la inteligencia artificial ha sido una herramienta esencial para el desarrollo de algoritmos cada vez más sofisticados e inteligentes. Con cada victoria de las máquinas sobre los humanos, nuestros sistemas de IA evolucionan, adaptándose para enfrentar retos más complejos que van más allá de los juegos de tablero y cartas, abarcando desde la conducción autónoma hasta negociaciones complejas.

La capacidad de enseñar a la IA a interactuar y cooperar con otros jugadores en entornos complejos siempre ha sido un desafío. Sin embargo, un estudio reciente reveló cómo los algoritmos de IA lograron alcanzar niveles de desempeño comparables a los de los humanos en un popular juego 3D multijugador, una versión modificada de Quake III Arena, en el modo Captura la Bandera. A pesar de la simplicidad aparente del juego, donde dos equipos opuestos compiten para capturar las banderas del otro, ganar requiere una toma de decisiones compleja y la habilidad para prever y responder a las acciones de los jugadores adversarios.

Este avance en IA es el primero en el que una inteligencia artificial ha alcanzado habilidades similares a las humanas en un juego de disparos en primera persona. Y esto podría impactar en muchos otros juegos. Esta nueva capacidad de la IA puede aplicarse en juegos ya populares como el póker. Siendo un juego de cartas con tantas combinaciones y variaciones, el póker es una excelente opción para probar la capacidad de la IA (fuente: https://www.techopedia.com/es/juego/guias/poker-combinaciones).

México cuenta con 290 empresas activas que desarrollan tecnología de IA, generando grandes inversiones y aproximadamente 8,000 empleos directos. En el ámbito de los videojuegos, México muestra un fuerte crecimiento con 70 millones de jugadores, lo que representa un mercado considerable para la integración de tecnologías avanzadas como la IA.

En 2019, se lograron varios hitos en la investigación de IA en juegos de estrategia multijugador. Cinco "bots" controlados por IA derrotaron a un equipo profesional de e-sports en un partido de DOTA 2. Jugadores humanos profesionales también fueron superados por una IA en un juego de StarCraft II. En todos estos casos, se aplicó un tipo de aprendizaje por refuerzo, donde el algoritmo aprende por ensayo y error e interactuando con su entorno.

Los bots que triunfaron en DOTA 2 no aprendieron observando a humanos jugar; fueron entrenados exclusivamente jugando partidas contra clones de sí mismos. La mejora que les permitió derrotar a jugadores profesionales provino de la escalación de algoritmos existentes. Gracias a la velocidad del computador, la IA puede jugar en unos segundos una partida que llevaría minutos o incluso horas para los humanos. Esto permitió a los investigadores entrenar a su IA con 45,000 años de juego en sólo diez meses de tiempo real.

El bot del estudio de Captura la Bandera también comenzó aprendiendo desde cero. Sin embargo, en lugar de jugar contra su clon idéntico, se creó y entrenó paralelamente un grupo de 30 bots, cada uno con su propia señal interna de recompensa. Cada bot dentro de esta población entonces jugaba y aprendía unos de otros. Como observa David Silver, uno de los científicos investigadores involucrados, la IA está comenzando a eliminar las restricciones del conocimiento humano y a crear conocimiento por sí misma.

La IA es frecuentemente retratada como sustituta o complementaria de las capacidades humanas, pero raramente como un miembro pleno del equipo, desempeñando las mismas tareas que los humanos. Sin embargo, estos experimentos en juegos involucran colaboración entre máquinas y humanos, y esto podría ser un vislumbre del futuro.

Jugadores humanos del juego Captura la Bandera calificaron a los bots como más colaborativos que otros humanos, pero los jugadores de DOTA 2 tuvieron reacciones mixtas hacia sus compañeros de equipo IA. Algunos estaban bastante entusiasmados, sintiéndose apoyados y aprendiendo al jugar junto a ellos. Aunque la velocidad de aprendizaje de los humanos sigue siendo mucho más rápida que la de los algoritmos de aprendizaje profundo más avanzados, una IA autodidacta capaz de superar a los humanos en sus propios juegos es un descubrimiento increíble que podría cambiar la forma en que vemos las máquinas.

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