La inteligencia artificial se pone a los mandos de la consola

¿Quién sabe si a partir de ahora el reconocido «Test de Turing», una serie de pruebas para medir la inteligencia artificial de las máquinas, podría incluir ahora una partida al Pacman o a otro clásico del ocio electrónico? Si en los últimos meses han aparecido algoritmos y fórmula informáticas capaces de ayudar a la Policía a patrullar una ciudad, asesorar sobre lo que más combina con el modelito del sábado noche o jugar al póker mejor que cualquier persona, un grupo de científicos británicos han logrado diseñar un software capaz de aprender de forma casi autónoma el funcionamiento de un videojuego y conseguir mejor puntuación que los humanos.

La creación, bautizada como «deep Q-network» (DQN) y dada a conocer en un artículo publicado en la revista «Nature» este miércoles, es obra de Deepmind (que traducido al español significa «Mente profunda»), una empresa londinense fundada en 2011 y que fue recientemente adquirida por Google.

Los resultados han sido asombrosos, puesto que en más de la mitad de los 49 títulos de Atari utilizados en el experimento, en un 75% de las ocasiones superó a jugadores de carne y hueso. «Vale la pena señalar que los juegos en los que sobresale DQN son extremadamente variados en su naturaleza, desde los de disparos de desplazamiento lateral ('River Raid') hasta juegos de boxeo y juegos de carreras en tres dimensiones ('Enduro')», afirma el estudio.

DQN, que también ha superado en más de cuarenta pruebas a otros agentes diseñados con fines similares, está construido maridando técnicas de aprendizaje por refuerzo y de aprendizaje profundo, un método por el que, entre otras cosas, se consigue que una máquina sea capaz de detectar gatos en vídeos de YouTube. «Es un pequeño paso, pero es un paso importante», explicó Demis Hassabis, uno de los cofundadores de la firma, que añadió que este trabajo «es un primer peldaño» para mostrar que estos sistemas «puedan funcionar y trabajar en actividades que puedan resultar complicadas al ser humano».

Información mínima

La información que manejaba el agente se limitaba a las nociones mínimas sobre el funcionamiento del juego, los píxeles que se iluminaban en la pantalla y la puntuación que obtenía en cada juego. A partir de ahí, DQN conseguía trazar las estrategias más efectivas para superar cada nivel. Los responsables del estudio explican que no han utilizado ningún 'superordenador' en la prueba, lo que podría multiplicar los resultados.

La comparativa con otros inventos como el Deep Blue o Watson de IBM, es inevitable. «Con Deep Blue hubo grandes maestros de ajedrez en el equipo de desarrollo de la destilación de sus conocimientos de ajedrez en el programa y se ejecutaron sin aprender nada», explicaba Hassabis a la prensa. «La nuestra aprende desde el principio. Le damos una experiencia perceptiva y aprende directamente», añadía.