Un nuevo desarrollo de la Universidad Carnegie Mellon estrena una nueva inteligencia artificial que batió su récord anterior en aprender a jugar y superar juegos de Atari que le pedían resolver. Este nuevo sistema es 6.000 veces mejor y más rápido en comparación con el anterior, particularmente con Deep Q-Network de Deep Mind, que fue entrenado para terminar los juegos por sí solo.
Los desarrolladores e investigadores están agregando IA a muchas industrias y aplicando la tecnología para brindar soluciones y avances significativos a las respectivas plataformas.
La IA aprende a jugar juegos de Atari 6.000 más rápido que nunca
un informe de Centro de singularidad detalla el reciente estudio y logro de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburg por su último logro de desarrollar una IA más poderosa. Esta nueva inteligencia artificial se potencia a través del “aprendizaje por refuerzo”, que también tiene en cuenta los manuales del juego para ayudar aún más al sistema a terminarlo.
“Nuestro trabajo es el primero en demostrar la posibilidad de que un marco de aprendizaje por refuerzo totalmente automatizado se beneficie de un manual de instrucciones para un juego ampliamente estudiado”, afirmó Yue Wu, investigador principal.
La Universidad Carnegie Mellon (CMU) está a la vanguardia de esta innovación con su innovadora investigación sobre cómo la IA aprende a jugar juegos de Atari más rápido que los humanos.
en su investigación prepublicadael equipo dijo que puede lograr un procesamiento y resolución hasta 6000 veces más rápido si se tienen en cuenta los manuales de instrucciones del juego antes de intentar terminarlo.
La nueva IA de CMU es mejor que Deep Q-Network
En 2013, los investigadores de CMU desarrollaron un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado Deep Q-Network (DQN) que podría aprender a jugar juegos de Atari mediante prueba y error. El sistema de inteligencia artificial recibió datos de píxeles sin procesar del juego y se le asignó el objetivo de maximizar su puntuación. A través de miles de intentos, DQN aprendió gradualmente qué acciones conducían a puntuaciones más altas y cuáles a puntuaciones más bajas.
El resultado fue asombroso. DQN pudo superar a los jugadores humanos en muchos juegos de Atari, incluidos títulos clásicos como Breakout, Space Invaders y Pong.
IA en juegos de resolución
Entre las empresas de IA icónicas del mundo se encuentra DeepMind, y la empresa es conocida por acceder a diferentes industrias en las que su tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a resolver o potenciar. Una de las asociaciones más notables de DeepMind es con Google, particularmente porque las grandes empresas tecnológicas utilizaron su tecnología para ayudar a detectar el cáncer de mama, entre muchas colaboraciones.
La filial de Alphabet también es conocida por superar juegos utilizando su tecnología de inteligencia artificial, centrándose principalmente en los juegos de Atari famosos en la consola. El equipo utilizó su IA para entrenarse en la resolución y finalización de los 57 juegos de la consola Atari, lo cual pudo hacer y mostrar al público.
Sin embargo, los analistas afirman que la inteligencia artificial no es “lo suficientemente versátil” para asumir las muchas características y capacidades que debería tener en los juegos.
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo le ayuda a ampliar más su función de aprendizaje automático para realizar tareas de forma más rápida y eficiente en términos de juego.
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