Inteligencia artificial AlphaStar de Google “destrozó” a los mejores jugadores de StarCraft II [VIDEO]

Sarah Kerrigan / Blizzard 

La inteligencia artificial AlphaStar de DeepMind pudo vencer a dos jugadores profesionales en StarCraft II, el famoso videojuego de estrategia en tiempo real. La red neuronal, aun en desarrollo, ganó en cinco partidos mientras que los humanos, ninguno. 

Blizzard, la compañía a cargo de StarCraft, ha estado desarrollando bots durante bastante tiempo, e incluso se realizan competiciones de programas similares. Pero hasta ahora tales algoritmos no habían logrado derrotar a jugadores humanos.

Por otro lado, aunque AlphaGo ya había vencido en el juego de mesa Go, no podía aun hacerlo en un juego de estrategia en tiempo real. Por ejemplo, StarCraft es un juego en donde constantemente está apareciendo información y donde se debe resolver una gran cantidad de tareas simultáneamente.

La preparación 

Por eso, en 2017 Blizzard anunció la creación de una API abierta para StarCraft II; pero aun así ha habido poco progreso. La red neuronal desarrollada por DeepMind no había podido mostrar resultados brillantes durante mucho tiempo y se había perdido en la complejidad de los algoritmos del juego.

Ahora DeepMind (propiedad de Google) ha demostrado que su nuevo programa AlphaStar es capaz de vencer a jugadores profesionales. Al crear AlphaStar, se usó un método de aprendizaje profundo con refuerzos, así como entrenamiento con un maestro, y los desarrolladores usaron grabaciones anónimas de juegos de personas reales como un conjunto de datos de entrenamiento.

Entrenada en estos juegos, la red neuronal aprendió a ganar los algoritmos integrados de StarCraft II en la mayor complejidad en el 95% de los casos, después de lo cual los expertos de DeepMind forzaron al programa a jugar contra sí mismo en algo llamado “La Liga AlphaStar”.

Los desarrolladores señalan que, al comienzo predominó una táctica llamada “carrera”. Esta estrategia consta en desarrollar rápidamente unidades baratas con las cuales atacar. Sin embargo, luego la red neuronal aprendió a lidiar con tales ataques y comenzó a concentrarse, incluso en el desarrollo económico. En total, la liga AlphaStar entrenó 14 días y jugó el equivalente a 200 años StarCraft II.

Dos oponentes

Primero, la red neuronal ganó cinco partidos de cinco contra TLO (Dario Wunsch, Alemania), y luego otra versión de la red neuronal ganó al jugador de MaNa cinco veces seguidas (Grzegorz Komincz, Polonia). Ambos profesionales se encuentran entre los 100 mejores jugadores en StarCraft II. Curiosamente, el APM promedio (número de acciones por minuto) de la red neuronal fue significativamente menor que el de sus oponentes.

Vale la pena señalar que AlphaStar tuvo una ligera ventaja: a pesar de que la niebla cubría el mapa de la red neuronal y de los humanos, el programa recibió una imagen total mientras que los jugadores recibieron una parcial como es usual en el juego. Debido a esto, la red neuronal no tenía que cambiar constantemente entre diferentes áreas del mapa para controlar lo que estaba sucediendo.   

Cuando, para otra partida de demostración con MaNa, los desarrolladores hicieron que AlphaStar jugara con la limitación habitual del área visible, la red neuronal no pudo ubicar a la persona. DeepMind recordó que la versión de la cámara autopropulsada del programa se entrenó en la "liga AlphaStar" durante solo siete días.

En todo caso los resultados han sido excepcionales. "Me impresionó ver cómo AlphaStar hacía movimientos avanzados y estrategias distintas en todas las partidas, usando una forma de jugar muy humana que no me esperaba”, reconoció MaNa.   


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

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