La inteligencia artificial de Google, después de ganar al hombre en el Go apunta a Starcraft

starcraft

Esta semana en Google han demostrado que son capaces de batir al campeón mundial de Go pero no se contentan con ello. Ahora quieren destronar a los más hábiles en uno de los juegos de estrategia más complicados de los últimos tiempos.

Mientras DeepMind, la inteligencia artificial desarrollada por Google ya ha ganado su segunda partida al campeón mundial de Go nuevos retos se plantean en el horizonte.

Por la naturaleza del juego,la complejidad del Go es muy superior a la del ajedrez y además añade un elemento como es el de la intuición sobre los movimientos que efectuará el oponente que complica el cálculo de jugadas con respecto a la conocida batalla de tablero de las 64 casillas. Pero hay retos aún más complicados y es el próximo objetivo de Google.

Desde Mountain View se está pensando en “StarCraft” como el siguiente reto para comprobar la capacidad de la inteligencia artificial que han desarrollado. “StarCraft” apareció en 1988 como videojuego para PC, ambientando la acción en medio de un conflicto entre los humanos, la raza de pseudoinsectos Zerg y los guerreros mentales Protoss. Los jugadores deben obtener recursos, desarrollar su población y someter a sus oponentes.

DemisHassabis, fundador del equipo de desarrollo de DeepMind explica que el siguiente paso es un juego de este tipo dado que en el ajedrez y el Go los oponentes pueden ver mutuamente la posición de las piezas de ambos bandos lo que facilita intuir la estrategia que emplea el enemigo. Por el contrario en un juego como “StarCraft” los movimientos del oponente (en este caso, además, son dos oponentes) permanecen invisibles y hay que actuar a ciegas o mediante suposiciones que quizá cuando puedan comprobarse sea demasiado tarde.

Sólo cuando surge el conflicto se puede conocer qué está haciendo uno (o los dos) oponentes, por lo que hay que estar preparado y saber responder adecuadamente en un corto espacio de tiempo a una situación que quizá no estaba prevista, tratando además de adelantarse a los posibles movimientos de los enemigos.

Lo dicho, un auténtico reto para DeepMind antes de que se perfeccione tanto que pueda comenzar a afrontar problemas del mundo real.

 

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