Miércoles, 9 de Octubre de 2019

Angry Birds es el próximo juego a dominar para las IA

La complejidad de los escenarios ha hecho que cada vez más investigadores intenten crear sistemas para superar a los jugadores humanos. Un desarrollo de investigadores checos ha mostrado nuevas posibilidades en los esquemas de aprendizaje.

Las inteligencias artificiales ya han conquistado el mundo del Ajedrez, el Go, incluso han incursionado en el universo de los videojuegos complejos como es el caso de Starcraft 2. Como es lógico esperar el próximo paso debía ser aún más ambicioso, así es como nos encontramos con varias IA entrenadas para jugar Angry Birds.

Uno de los casos más recientes es el de unos investigadores de la Universidad de Praga que han presentado un informe en el que detallan como un sistema de inteligencia artificial, conocido como DQ-Birds, fue entrenado para jugar el ya mencionado juego.

Según señalan los encargados del estudio “Angry Birds parece ser una tarea difícil de resolver para los agentes de una inteligencia artificial por la secuencia de decisiones a tomar, el ambiente no determinista, la gran cantidad de estados y acciones que conforman el espacio y los requisitos para diferenciar la cantidad de pájaros, sus habilidades, y el momento óptimo para las acciones. Para resolver la tarea un agente debe ser capaz de predecir o simular los resultados de sus propias acciones con varios pasos de antelación”.

Método

Los investigadores recabaron datos de 21 niveles del juego y tomaron unas 115 mil capturas de pantalla. Luego de alimentar a la IA con esta información se la enfrentó a 10 niveles del juego que no había visto antes. Los resultados fueron alentadores, con la inteligencia artificial superando a un pequeño grupo de jugadores humanos en varios niveles. Sin embargo, el programa quedó atrás en el puntaje final y tuvo graves problemas en algunos escenarios.

El equipo presentó su IA a la competencia anual de IA de Angry Birds que se realiza en la conferencia IJCAI. Si bien DQ-Birds no resultó victoriosa (De hecho varios desarrollos más consiguieron mejores resultados), alcanzó a resolver tres de ocho niveles inéditos.

Más allá de los rendimientos lo importante en el desarrollo es la validación del método de aprendizaje y la capacidad de la inteligencia artificial de enfrentarse a escenarios inesperados. Las IA de Ajedrez y Go tienen espacio limitados, sin tiempo como variable y un limitado número de opciones siempre visibles. La IA utilizada en Starcraft 2 solo había logrado aprender a jugar con una facción en un mapa.

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