Google Crea Una Inteligencia Artificial

Google crea una Inteligencia Artificial
Google ha desarrollado un programa que, por primera vez, es capaz de aprender a jugar por su cuenta y de forma independiente, lo cual supone un salto muy importante con respecto al tipo de inteligencia artificial existente hasta el momento. Deep Blue, por poner un ejemplo conocido, ganó al ajedrez a Kasparov en el año 1997 gracias a haber sido programado previamente por humanos con las reglas del juego y con estrategias específicas, lo cual sumado a su potencia de cálculo le dio la ventaja necesaria. No aprendió solo.
En el caso de este nuevo agente”, como lo llaman en Google, estamos hablando de dejar al programa que juegue por sí mismo y aprenda de forma independiente cuál es la mejor estrategia para ganar.
El año pasado Google compró una compañía llamada DeepMind cuyo objetivo es construir máquinas inteligentes. Ha sido este grupo el encargado de desarrollar el nuevo agente, el cual ha aprendido a jugar sin ayuda a forty nine títulos retro distintos.
En este vídeo podemos ver cómo la IA aprende a jugar al clásico ‘Breakout’ de Atari. Fijaos cómo en las primeras partidas va perdidísimo y no sabe qué hacer. El agente sigue entrenando y aprendiendo y, tras 600 rondas, da con una estrategia ganadora. Resolve que la mejor forma de superar los niveles es atacando los laterales de la barrera para que la bola se sitúe al otro lado y acabe con ella desde arriba:
Cuando el agente empieza a jugar por primera vez a un juego se produce algo comparable a cuando un recién nacido abre los ojos y ve el mundo por primera vez. En este caso la IA observa la información en pantalla y presiona botones de forma aleatoria para comprobar qué sucede.
Utiliza un método llamado Aprendizaje profundo que le permite convertir los inputs visuales básicos en conceptos con significado, de la misma forma que el cerebro humano es capaz de transformar la información sensorial bruta en una comprensión rica del mundo. 谢谢, por otro lado, alAprendizaje por refuerzo, el agente es capaz de detectar aquello que tenga valor. Y de ahí surgen una serie de nociones básicas como esta: ganar puntos es bueno; perderlos es malo.
En el estudio, publicado en la revista Nature, figura que el agente tuvo un rendimiento del 75% del nivel de un tester profesional de videojuegos, incluso superior, en la mitad de los juegos probados, entre los cuales había desde shooters de scroll lateral hasta juegos de conducción en entornos 3D. En juegos como ‘Space Invaders’, ‘Pong’ ‘Breakout’, el agente logró superar a los humanos, mientras que en otros juegos lo hizo mucho peor.
Los investigadores aseguran que esto es así principalmente por la falta de memoria realpor parte del agente, 这使得它无法制定需要长期规划的策略. 因此, DeepMind团队正在尝试构建一个记忆组件，将其添加到系统中，并将其应用于三维环境中更现实的游戏.
埃隆·马斯克, 特斯拉首席执行官, 是DeepMind的早期投资者之一，并且他保证人工智能领域的进展速度如此之快，以至于真正危险的事情发生的风险在未来五到十年之内最多会出现. 你们在想天网（Skynet）, 我知道.
我们已经以游戏的术语讨论了这个代理, 但很明显，这种能够独立学习的人工智能有更多应用: 自动驾驶汽车, 智能手机个人助理, 多个领域的科学研究及更多, 更多.
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