Google crea el primer cerebro artificial con capacidad de dominar videojuegos

La tecnologia cada vez nos sorprende mas, y es que ahora el tema de la inteligencia artificial ya no es un sueño de ciencia ficción, y es que la compañía que pertenece a Google, Deep Mind, acaba de crear un pionero sistema, el cual tiene la increíble capacidad de aprender a jugar sin intervención del hombre. Este nuevo sistema es parte de un proyecto de investigación en temas relacionados a la inteligencia artificial, el cual se enfoca a entender cómo una computadora podría aprender cosas nuevas.

Es así como crearon un cerebro artificial, el cual es capaz de jugar juegos de Atari. Para esto la compañía Deep Mind emplean ciertas técnicas de aprendizaje informático con el fin de conseguir que su nuevo sistema llegue a jugar hasta 49 videojuegos de manera autónoma, sin haber sido programado previamente. De esta manera se libera la posibilidad de una nueva forma para evaluar o medir la inteligencia artificial de las maquinas, basado en nuevos algoritmos y fórmula informáticas que podrían ayudar en sobremanera a las necesidades de una sociedad cada vez mas exigente en temas de tecnología.

Por lo pronto estos científicos han logrado diseñar un software que tiene la capacidad de aprender por si solo el funcionamiento de un videojuego, para que en base de ese aprendizaje logre conseguir un mejor performance que los humanos, debido a que este nuevo sistema básicamente se trataría de un novedoso algoritmo matemático, desarrollado con el enfoque de combinar ciertos mecanismos biológicos propios del cerebro humano con ciertas técnicas de aprendizaje automático por refuerzo, lo cual esta a punto de convertirse en un hito para la inteligencia artificial

Esta nueva creación se le conoce como Deep Q-network, la misma que fue hecha pública a través de un artículo publicado en la revista Nature, donde se da a conocer la noticia de esta empresa de Londres, que fue fundada en el año 2011 y que recientemente fue adquirida por el gigante Google. En este articulo se comenta sobre este nuevo sistema, el cual ha alcanzado un rendimiento fabuloso, ya que durante el desarrollo de estos juegos, en más de la mitad de los 49 juegos de Atari empleados para este experimento, al menos un 75% de las oportunidades, el novedoso sistema superó el juego y rendimiento de gamers humanos.

Ademas este estudio indica que los juegos en los que destaca el sistema deep Q-network - DQN son son muy distintos en su naturaleza, ya que hay juegos que consisten en disparos de desplazamiento lateral como el River Raid hasta juegos un poco mas sofisticados como boxeo y ciertos juegos de carreras tridimensionales como el clásico Enduro. De esta manera el sistema DQN ha logrado superar a otros agentes informáticos diseñados con estos fines en mas de 40 pruebas realizadas, señalando que las técnicas de aprendizaje de este sistema es basado en técnicas de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo, con lo que se puede conseguir incluso que una maquina detecte especies animales en videos. Ante esto los creadores creen que este es un pequeño paso, pero es un paso importante, ya que consideran a este proyecto como el primer peldaño para demostrar que estos sistemas podrían facilitar ciertas actividades que para el ser humano son complicadas.

Durante el desarrollo de las pruebas precisamente se le suministro a este nuevo agente informático cierta información mínima sobre el funcionamiento del juego, como por ejemplo los píxeles que se iluminaban en la pantalla de dicho juego y la puntuación que se podía obtener en cada juego, información que también posee un humano promedio antes de jugar. A partir de ese punto, DQN empezaba su trabajo, trazando las estrategias más efectivas que le permitan superar cada nivel.

Destacar también que de acuerdo a los científicos responsables de este estudio, señalan que durante la prueba no se ha utilizado ninguna clase de super ordenador, lo cual probablemente podría mejorar los resultados. Por ahora este nuevo y novedoso sistema se lleva el titulo de ser el cerebro digital con mejor performance, a pesar que ya fue comparado con otros agentes informáticos como el Deep Blue, que necesito del aporte de grandes maestros del ajedrez para reunir todo el conocimiento final sobre este juego,  lo que lo hizo un sistema sólido que competía con la mente humana, pero sin aprender nada, mientras que el nuevo sistema DQN logra aprender desde el principio, siendo necesario tan solo darle una mínima experiencia perceptiva y luego el sistema aprende directamente, tal como lo haría un ser humano.

Por lo pronto se puede decir que los videojuegos ya dejaron de de ser un dominio exclusivamente humano, gracias a este nuevo sistema de aprendizaje neurobiológico, el cual fue diseñado basado en el hipocampo del cerebro, que consiste en una red neuronal que nos permite recordar acontecimientos experimentados y también orientarnos en el espacio.

Artículos Relacionados

    Blogger Comment
    Facebook Comment