¿Qué tan fácil es entrenar a una máquina para que se mueva en un mundo abierto, como el que propone el juego de Mojang?
El desarrollo corre por cuenta de OpenAI, una celebridad en el mundo de la inteligencia artificial. (Video: OpenAI – Foto: Mojang)
OpenAI, una de las organizaciones más afamadas en el mundillo de la inteligencia artificial (IA), puso a prueba una mecánica de aprendizaje denominada VPT, siglas de “video pretraining” o entrenamiento previo con video. Esto suena muy formal, pero en la práctica es más entretenida. ¿Qué hicieron? Entrenaron a una IA para que juegue a Minecraft.
Una IA que juega a Minecraft: los detalles del ingenio
El modelo creado en este caso por OpenAI aprendió a jugar Minecraft mirando videos en YouTube. Los diferentes desarrollos de inteligencia artificial operan gracias a los datos que reciben: a eso se llama “entrenamiento”. En este caso fue sencillo conseguir la información: el portal de videos rebalsa de tutoriales para jugar a este videogame de construcción y estrategia.
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Según explicaron los investigadores en un paper, entrenaron a su sistema con más de 70.000 horas de videos.
La organización OpenAI (que por cierto ha creado algunos sistemas de IA sofisticados) dijo que el modelo que juega Minecraft no sólo es hábil para la supervivencia en ese título, sino que también aprendió otras tareas dentro del juego, como cazar, nadar, cocinar e incluso crear bloques para alcanzar sitios más altos.
El principal desafío en este caso fue la naturaleza del juego de Mojang, que es un mundo abierto. Además, los videos de YouTube de jugadores de Minecraft fueron sumamente útiles pero tienen una limitación: muestran acciones, pero no cómo se ejecutan. En otras palabras, allí no se advierte qué botón tocan para ejecutar las tareas que se ven en pantalla.
¿Cómo remediaron los desarrolladores esa falencia? Avanzaron con una técnica denominada IDM, que trabaja con dinámica inversa. En términos resumidos, se trata de predecir qué acción seguirá a continuación. En este caso, etiquetaron los movimientos del juego para que el sistema comprenda cómo se realizan.
A fin de cuentas, ¿para qué sirve un desarrollo de esta especie? Tal como señalaron desde OpenAI, estos avances tienen el potencial para trascender el uso de videojuegos y ofrecer beneficios para otras tareas.
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“La técnica VPT allana el camino para permitir que (estos sistemas) aprendan a actuar viendo la gran cantidad de videos en Internet (…) Esta técnica ofrece la emocionante posibilidad de aprender directamente antecedentes conductuales a gran escala en más dominios que solamente el lenguaje. Si bien solamente experimentamos en Minecraft, el juego es muy abierto y la interfaz humana nativa (mouse y teclado) es muy genérica, por lo que creemos que nuestros resultados son un buen augurio para otros dominios similares”, notaron desde OpenAI.