IA encuentra un truco de Atari que nadie había descubierto hasta ahora [VIDEO]

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Uno de los escenarios favoritos de los desarrolladores de inteligencia artificial para probar sus creaciones son los videojuegos, en parte porque es parte la cultura geek y en parte porque son una excelente plataforma que puede imitar la vida real. Lo ha hecho Google con su AlphaGo, y OpenAI con el juego DotA 2, ahora ha ocurrido un clásico juego de Atari.

Tres ingenieros de la Universidad de Freiburg, en Alemania, descubrieron que la IA que estaban desarrollando había aprendido a aprovechar un fallo el juego Q*bert de Atari para conseguir puntos infinitos. Según ha confirmado Warren Davis, el diseñador del juego, nadie había notado con este error de programación desde su publicación en 1982.

Como explican en el documento, publicado en el servidor ArXiv, la IA estaba aprendiendo cómo jugar Q*bert cuando descubrió una solución diferente. Normalmente, en Q*bert, los jugadores saltan de un cubo a otro, cuando eso ocurre cambian los colores de las plataformas y se obtienen puntos. Estos puntos ayudan al jugador a subir de nivel.

Sin embargo parece que la IA encontró una mejor manera de ganar puntaje. Primero, completó el primer nivel y luego comenzó a saltar de plataforma en plataforma de forma aparentemente aleatoria. Por alguna razón desconocida para nosotros, el juego no avanzó al siguiente nivel, sino que las plataformas comenzaron a parpadear y el jugador ganó rápidamente cerca de 1 millón de puntos.

Cabe señalar que la IA encontró este falló porque, a diferencia de los humanos, su motivo de ser no es el de divertirse sino el de conseguir la mayor cantidad de puntos de la manera más eficiente posible.

El software desarrollado por los tres ingenieros utiliza una forma de IA conocida como "algoritmos evolutivos", los cuales comparan algoritmos entre sí para ver cuál puede completar mejor una tarea determinada, y luego agregar pequeños retoques (o mutaciones) a los sobrevivientes para ver si les va mejor. De esta manera, los algoritmos lentamente mejoran cada vez más.

No es la forma más poderosa o ampliamente utilizada de IA en este momento (la mayoría usan machine learning o aprendizaje automático), pero está haciendo una especie de regreso. La capacidad de encontrar un bug en Q*bert podría interpretarse como un buen presagio de que los algoritmos evolutivos serán muy útiles en el futuro.

 

Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma

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