¿Cómo se usan los videojuegos para educar a las IAs?

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    ¡¡Hola seres de inteligencia orgánica!! 👋

    Los juegos (y por ende, videojuegos también) han formado parte del entrenamiento de la IA desde sus inicios. El uso de juegos para el aprendizaje de la IA tiene algunas ventajas, por ejemplo:

    Simulación: Los juegos proporcionan un entorno seguro y controlado para que la IA aprenda y practique habilidades de toma de decisiones sin los riesgos o consecuencias potenciales de las aplicaciones en el mundo real.

    Aprendizaje basado en recompensas: Muchos juegos están diseñados con objetivos claros y sistemas de recompensa, que pueden ser aprovechados por la IA para aprender y optimizar estrategias basadas en los resultados de sus acciones. (Esto también funciona para los humanos, jeje. De hecho lo hablábamos con respecto a la gamificación en aplicaciones para aprender idiomas, por ejemplo)

    Aprendizaje por refuerzo: La IA puede entrenarse utilizando algoritmos de aprendizaje por refuerzo, que le permiten aprender de sus propias experiencias y adaptar su comportamiento para lograr los resultados deseados. Los juegos son una plataforma ideal para este tipo de aprendizaje, ya que a menudo requieren una rápida adaptación a situaciones cambiantes (además de bastante "ensayo y error").

    Comportamiento similar al humano: Los juegos pueden simular comportamientos e interacciones similares a los humanos, lo que permite a la IA aprender a comunicarse, colaborar o competir con jugadores humanos u otras IAs.

    Aquí os dejo algunos ejemplos de los videojuegos que se han usado en la última década para “educar” a las IAs hasta llegar al punto en el que estamos hoy día:


    Proyecto Malmo:

    El Proyecto Malmo es una plataforma de experimentación de IA desarrollada por Microsoft (cuando adquirió Mojang en 2014), que utiliza Minecraft como campo de pruebas para la investigación avanzada de IA.
    Está diseñado para ayudar a los investigadores a desarrollar sistemas de IA más sofisticados que puedan realizar tareas como aprender, conversar, tomar decisiones y completar tareas complejas.
    La plataforma es de código abierto y está disponible en GitHub, lo que permite a programadores noveles y experimentados a contribuir al desarrollo de sistemas de IA cada vez más avanzados.


    Dota 2 AI:

    OpenAI desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de jugar a Dota 2.
    La IA, conocida como OpenAI Five, utiliza el aprendizaje por refuerzo para aprender y ha competido contra jugadores humanos profesionales.
    OpenAI Five se entrenó utilizando técnicas de aprendizaje profundo (es decir, que comprenden varios ámbitos de aprendizaje) y aprendizaje por refuerzo, jugando contra sí misma para aprender de sus propios errores y aciertos. (De nuevo el método de "ensayo-error")
    Con el desarrollo de OpenAI Five se pretendía crear sistemas de IA capaces de responder a situaciones complejas en las que intervienen seres humanos.


    GTA V:

    Investigadores de la Universidad de Princeton utilizaron Grand Theft Auto V para entrenar su algoritmo de IA en el reconocimiento de señales de stop en distintas condiciones.
    La diversidad y el realismo de los entornos del juego permitieron un entrenamiento eficaz sin necesidad de buscar fotografías manualmente, como por ejemplo en un banco de imágenes, que sirvieran de referencia a la IA.
    A partir de este caso, varios grupos de investigación están utilizando el juego para entrenar algoritmos de IA que podrían utilizarse para ayudar a un coche con piloto automático a circular por el mundo real.


    Y estos son sólo algunos ejemplos de cómo videojuegos famosos llevan años utilizándose para entrenar a las IAs de hoy en día 🤓
    ¿Se os ocurre alguno más? 😊

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  • Avatar de Quimct
    Level 21
    @CandelaSynth creo que lo sorprendente es que se le ocurriria a la mezcla de todo eso
  • Avatar de CandelaSynth
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    @Quimct

    Pues...creo que la respuesta está en las IAs generativas que usamos hoy en día (por poner un ejemplo).
    Lo que llamamos "IAs" de forma genérica son sistemas super complejos que llevan desarrollándose desde hace décadas. Y cada avance se crea en función de lo previamente aprendido (como todo en realidad!).
    Por ejemplo, el Projecto Malmo empezó en 2016, y probablemente ya está anticuado con lo que se hace hoy en día:

    Aquí el artículo completo en inglés 🤓