Los investigadores de inteligencia artificial del proyecto OpenAI de Elon Musk lograron hace poco un gran avance al ganar un videojuego. A diferencia de las recientes victorias de la IA frente a los mejores jugadores humanos en los juegos de Go y póquer, este avance de la IA consistió en un juego del que mucha gente no había oído hablar, Dota 2. Pero para los cientos de millones de aficionados a este tipo de juego de batalla multijugador en línea, que una computadora pueda vencer a un jugador profesional es algo muy importante.
También es importante para los investigadores de IA, en especial para quienes trabajan en empresas como Google, Facebook, Microsoft e IBM, que invierten millones de dólares en crear jugadores de IA sobrehumanos para juegos digitales. A medida que la IA adquiere cada vez más importancia en nuestra sociedad, podría tener implicaciones más amplias para todos nosotros por lo que demuestra sobre la capacidad de las computadoras para «pensar» estratégicamente.
Lo que resultó especialmente notable de la victoria en Dota 2, lograda por un bot creado por la empresa de investigación sin fines de lucro OpenAI, valorada en mil millones de dólares, fue que sus desarrolladores no lo programaron con un conocimiento profundo de las estrategias del juego. En su lugar, utilizaron un enfoque conocido como aprendizaje profundo por refuerzo, en el que la computadora parte de un conocimiento rudimentario de la estrategia del juego.
Al jugar contra sí misma millones de veces, la IA aprende a distinguir las buenas decisiones de movimiento (que conducen a la victoria) de las malas. El conocimiento se almacena en una enorme matriz de datos que contiene millones de números, actualizada después de cada partida contra sí misma. Estos números codifican lo que se conoce como una «función»: las instrucciones que especifican la estrategia aprendida por la IA para cada situación posible del juego. Así, después de que los investigadores de IA programaron el método de aprendizaje, la máquina se enseñó a sí misma, en la práctica, a tomar buenas decisiones de movimiento.
Dota 2 forma parte del movimiento de los deportes electrónicos, que crece a gran velocidad, en el que cientos de millones de jugadores ven a sus héroes (humanos) jugar videojuegos, en línea o en grandes eventos en estadios. Los mejores jugadores humanos de Dota 2 son realmente, realmente buenos. Son millonarios que practican diez horas al día, seis o siete días a la semana. Tienen lucrativos acuerdos de patrocinio, entrenadores profesionales, psicólogos deportivos, estrictos regímenes de salud y acondicionamiento físico, y muchas otras cosas que asociaríamos con jugadores profesionales de fútbol o tenis.
Por eso, como logro de la IA, vencer a los mejores profesionales humanos Dendi, Sumail y Arteezy está a la altura de vencer a campeones mundiales humanos de ajedrez, Go y otros juegos. Esto es especialmente cierto porque Dota 2 incluye una amplia variedad de tácticas que se desarrollan en la pantalla en tiempo real, lo que deja a los jugadores mucho menos tiempo para pensar que en los juegos de mesa por turnos.
Hay algunas salvedades. El jugador de OpenAI ganó una versión para dos jugadores de lo que normalmente es un juego por equipos de diez jugadores. Además, cada jugador solo podía jugar con un personaje concreto, de entre las más de 100 opciones habituales del juego. Así que esto es como vencer a un jugador profesional de baloncesto en un partido uno contra uno, un paso importante que todavía está lejos del objetivo de vencer a un equipo de jugadores profesionales humanos.
Poco después del partido de exhibición con Dendi, se retó a los integrantes de la numerosa multitud a encontrar formas de vencer al jugador de IA, y se ofrecieron premios a los primeros 50. Los humanos se llevaron los 50 premios con estrategias extravagantes que el jugador de IA no había visto antes, aunque ahora la IA puede aprender y adaptarse por sí misma, así que evitaría cometer los mismos errores de nuevo.
¿Por qué invertir en la investigación de IA para videojuegos?
A las grandes empresas les interesa todo esto porque los juegos de deportes electrónicos ofrecen una medida sencilla del rendimiento que despierta un gran interés público. Las grandes compañías llevan más de 20 años invirtiendo sumas enormes en ganar juegos, desde el triunfo de Deep Blue, de IBM frente al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
El mundo real no es tan sencillo, y alcanzar el objetivo de una «inteligencia artificial general» comparable a la humana tampoco lo es. Pero la victoria de la IA en Dota 2, como las de otros juegos anteriores, podría señalar otros avances prometedores.
Por un lado, los diseñadores de juegos y los jugadores no quieren una IA que simplemente pueda ganar una partida, sino que también la haga más divertida. Los juegos ofrecen una forma única de comprender cómo se comportan las personas y, en particular, cómo interactúa la psicología humana con el comportamiento de la IA. Al recopilar los datos de millones de jugadores, como hacemos en los Digital Creativity Labs del Reino Unido, podemos llevar a cabo, en la práctica, un enorme experimento de psicología en línea que nos permite saber qué quieren las personas de la IA mientras investigamos nuevas técnicas de IA.
Desarrollar una IA que pueda aprender a tomar las mejores decisiones en los juegos también podría contribuir al desarrollo de IA para tomar otras decisiones estratégicas en el mundo real. La IA de Dota 2 aprende la «función» que le proporciona la estrategia que debe seguir en cualquier situación del juego. De manera similar, podríamos imaginar programas de IA que aprendan funciones para ciertas situaciones económicas, ambientales y de salud; por ejemplo, una recesión o un brote de enfermedad. Estas funciones generarían estrategias eficaces para afrontar esas situaciones y podrían sugerir buenas decisiones en el gobierno o en las empresas.
Una de las limitaciones de este tipo de IA para la toma de decisiones es que no puede decirnos por qué realiza una jugada concreta. Aunque la IA podría ayudarnos a tomar mejores decisiones ante algunos de los problemas estratégicos más difíciles a los que nos enfrentamos, seguiremos necesitando que haya personas en el proceso de toma de decisiones para considerar consideraciones éticas más amplias y sociales. Por eso, lograr que las personas y la IA trabajen juntas será más importante que nunca.
