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StarCraft: La IA de DeepMind puede vencer prácticamente a todos los jugadores

AlphaStar ha alcanzado el nivel Gran Maestro en el juego de estrategia, lo que le permite ser capaz de derrotar al 99,8% de los jugadores humanos en una competición.
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Actualizado: 12:56 31/10/2019

La firma DeepMind, propiedad de Google, continúa puliendo su inteligencia artificial bautizada con el nombre de AlphaStar. Está siendo entrenada para triunfar en el juego de estrategia StarCraft 2, donde ya ha alcanzado el nivel Gran Maestro. Este hecho es todo un hito para la compañía, porque supone que es capaz de derrotar al 99,8% de los jugadores humanos en caso de competir contra ellos. Todo ello habiendo modificado la IA para que se adapte al comportamiento humano.

AlphaStar, la IA que puede derrotarte en StarCraft II

Los detalles sobre los avances de DeepMind, que ya se encargó de entrenar a otra IA para que jugara "al nivel de los humanos" en Quake III Arena, se publicarán próximamente en la revista Nature. DeepMind se ha encargado de entrenar a AlphaStar en las tres razas del juego, lo cual sumó varios grados de complejidad al título; además, limitó a AlphaStar a ver el mapa tal y como lo vería un humano y restringió su número de clics del ratón a 22 acciones no duplicadas cada 5 segundos del juego, para que sus acciones imiten a las de una persona.

Para DeepMind estos resultados son la prueba de que el aprendizaje de refuerzo de propósito general, la técnica de aprendizaje automático que sigue AlphaStar, podría aplicarse para entrenar robots o vehículos independientes, siguiendo sistemas de reconocimiento.

La IA actúa como un humano, pero es capaz de derrotarlo en una partida de StarCraft

"La historia del progreso en inteligencia artificial ha estado marcada por logros importantes en los juegos. Desde que las computadoras descifraron el Go, el ajedrez y el póker, StarCraft ha surgido por consenso como el próximo gran desafío", dijo David Silver, uno de los científicos que forman parte del equipo AlphaStar de DeepMind. "La complejidad del juego es mucho mayor que el ajedrez, porque los jugadores controlan cientos de unidades; más complejo que Go, porque hay 10 ^ 26 opciones posibles para cada movimiento; y los jugadores tienen menos información sobre sus oponentes que en el póker".

Entrenando a AlphaStar con los mejores jugadores

Ya el pasado mes de enero, DeepMind indicó que la IA AlphaStar era capaz de superar a los mejores profesionales del juego de Blizzard en 10 partidas seguidas. Sin embargo, su logro se vio eclipsado ante la derrota contra el jugador Grzegorz "MaNa" Komincz. Lejos de rendirse, la compañía continuó puliendo el sistema entre enero y junio, mes en el que anunciaron que aceptaban enfrentarse de nuevo a los mejores jugadores humanos del mundo. Estos nuevos partidos tuvieron lugar entre julio y agosto.

Es entonces cuando descubrieron con sorpresa que AlphaStar se había convertido en uno de los mejores jugadores de StarCraft II. Sólo tiene un 0,2% de probabilidades de perder ante un usuario humano, pero desde DeepMind están convencidos en que podrán seguir mejorando la IA para que pueda ser capaz de derrotar a todos los jugadores.

StarCraft: La IA de DeepMind puede vencer prácticamente a todos los jugadores Imagen 2

AlphaStar sólo tiene un 0,2% de probabilidades de perder

El hecho de que las IA sean capaces de imitar el comportamiento humano no es algo que esté ya lejos de sorprender y se traslada fuera del ámbito de los videojuegos: la organización sin ánimo de lucro OpenAI, que cuenta con el apoyo de Elon Musk, creó el sistema GPT-2, capaz de generar noticias como lo haría un ser humano. Este mismo equipo de investigación también ha estado entrenando a sus IA utilizando para ello Dota 2, empleando también el aprendizaje de refuerzo. Consiguió derrotar al mejor equipo del mundo.

Por su parte, DeepMind espera que los avances en el aprendizaje de refuerzo logrados por su laboratorio, y otros investigadores de IA, puedan disfrutar de una aplicación más amplia en algún momento en el futuro. La robótica es el siguiente paso para estos sistemas.

Cristina M. Pérez
Colaboradora

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