Cuando ya hemos alcanzado prácticamente el techo gráfico en la actual generación de consolas, el gran avance en materia de videojuegos lo podemos encontrar en el campo de la inteligencia artificial. Y viceversa, tal y como nos indica ExpressVPN en su blog: para mejorar y ampliar los beneficios y utilidades de la inteligencia artificial, en ocasiones, se utilizan los propios videojuegos.
Los videojuegos pueden ser mejores gracias la IA. No solo los jugadores tendremos experiencias más inmersivas, sino que, directa e indirectamente, ese mismo desarrollo tendrá aplicaciones en la vida real
Esto último lo vemos, por ejemplo, en el aprendizaje por refuerzo o Reinforcement Learning, una vertiente del Machine Learning inspirada en la psicología conductista que permite a la inteligencia artificial actuar acorde a unas estrategias efectivas, partiendo de la experimentación con datos, con el objetivo de alcanzar una solución o ‘recompensa’ determinada.
Como ha explicado Fran Ramírez, investigador en Eleven Paths y autor de Microhistorias: anécdotas y curiosidades de la historia de la informática, el aprendizaje por refuerzo permite a los agentes de algoritmos aprender del entorno en el que se ejecutan para conseguir un objetivo a cambio de recompensas. Y dichos algoritmos no tienen un objetivo determinado. Solo sirven de ayuda al agente a aprender con pruebas de ensayo y error.
IA y videojuegos: un ‘win-win’
Algunos conceptos que tiene en cuenta el aprendizaje por refuerzo son el estado (en el ejemplo de un videojuego de fútbol, por ejemplo, la situación del jugador, la trayectoria del balón, etc), la política (o las reglas que un agente utiliza para llevar a cabo una acción), las acciones (definidas por el estado y las políticas del juego) y, por último, la recompensa, que se obtiene una vez llevada a cabo la acción. Esta puede ser positiva o negativa.
En Microsoft llevan tiempo probando una IA que permite a los usuarios crear mundos en ‘Minecraft’ usando comandos muy sencillos, algo que facilita la accesibilidad
En definitiva, los videojuegos pueden ser mejores gracias la IA, y viceversa. No solo los jugadores podemos tener experiencias más inmersivas con la aplicación del aprendizaje automático, sino que, directa e indirectamente, ese mismo desarrollo también tendrá aplicaciones en la vida real.
Por ejemplo, en Microsoft llevan tiempo probando una IA que permite a los usuarios crear mundos en ‘Minecraft’ usando comandos muy sencillos, algo que facilita la accesibilidad. Su aplicación en un videojuego de gestión como ‘Starcraft’ puede aumentar, de paso, sus habilidades, descubriendo nuevos algoritmos para dominar tareas de la vida real. Un tercer ejemplo que encontramos en el artículo de ExpressVPN es GT Sophy, una IA que se entrena mediante aprendizaje con refuerzo compitiendo contra coches virtuales del videojuego ‘Gran Turismo’, y que podría tener posibilidades en apps de coches autónomos.
Ahora que hemos visto cómo una IA puede ser más eficiente cuando se enfrenta a las particularidades de un videojuego, vamos con aquellos casos en los que han ido más lejos que nunca, enfrentándose a humanos y venciéndolos en su propio terreno. Que ya advertimos que no son pocos.
La rebelión de las máquinas
El precedente: Chinook y las damas
En 1989 comenzó el proyecto Chinook, un programa con un claro objetivo: vencer al campeón de damas de entonces. Un año más tarde, Chinook se convirtió en la primera máquina con derecho a retar a un humano, aunque al final no consiguió alzarse con la victoria. Sin embargo, solo dos años más tarde lograría ganar al campeón del mundo y se llevó a casa el Guinness por ser el primer programa en realizar tal hazaña.
Deep Blue, IBM y Kaspárov
El año 1997 marcaría un antes y un después en la relación del humano contra la máquina. A lo largo de dos partidas, con seis encuentros cada una de ellas, el genio del ajedrez Garry Kaspárov se enfrentó a Deep Blue, inteligencia artificial desarrollada por IBM, con resultados tremendamente desiguales, llegando el primero a perder en condiciones normales de torneo, con un tiempo de control igual que el que se tiene en cuenta en las competiciones oficiales de ajedrez.
AlphaGo, Google y Lee Sedol
Aunque se especulaba que una IA podría batir a un humando jugando al go en 2025, lo logró en 2016. AlphaGo llevaba años entrenándose con el método de aprendizaje por refuerzo
Tras el ajedrez, los investigadores colocaron al go, un juego de estrategia chino, como la siguiente frontera de la lucha entre el jugador y el agente. A finales del siglo XX se especulaba con que, aproximadamente en el año 2025, una IA podría batir a un humano en este particular juego. Sin embargo, tal hazaña se vio cumplida en marzo de 2016, como se recrea en una de las mejores novelas publicadas el año pasado, ‘Maniac’, de Benjamín Labatut, basada en hechos reales.
Lee Sedol, 18 veces campeón del mundo de go, se dirigía optimista hacia el Four Seasons Hotel de Seúl sabiéndose ganador. Iba a disputar cinco partidas contra una inteligencia artificial desarrollada por DeepMind (Google) llamada AlphaGo. Su gozo en un pozo: AlphaGo acabó ganando cuatro de las cinco partidas que jugaron. La inteligencia artificial llevaba años entrenándose a partir de las reglas del juego y una base de miles de datos de partidas de profesionales y aficionados. Como hemos visto antes en el proceso de aprendizaje por refuerzo, el agente analizaba las opciones posibles y las ejecutaba para lograr una recompensa.
A la IA también le gustan los juegos de cartas
El ajedrez y el go son juegos de estrategia y reglas muy cerradas. Hasta cierto punto es previsible que el avance de la inteligencia artificial nos gane en nuestro propio terreno, ya que se trata de agentes que pueden analizar y procesar miles de datos diferentes, creando patrones para luego ejecutarlos y maximizar la recompensa. Ambos presentan un desafío que puede resolverse mediante algoritmos. Pero, ¿qué pasa con otros juegos, como el póker o el bridge, en los que entran en juego otros factores?
Se produjo un nuevo hito cuando, en 2022, la IA Nook venció por primera vez en el ‘bridge’, ya que los jugadores no tienen la información completa y deben reaccionar en tiempo real
Hace un par de años, la startup francesa NukkAI anunciaba que su IA, conocida como Nook, había ganado un torneo de bridge de dos días en París. Se trató de un nuevo hito en el campo de la inteligencia artificial, ya que en el bridge, a diferencia de juegos como el ajedrez o el go, los jugadores no tienen la información completa y deben reaccionar al comportamiento del resto de los participantes en tiempo real. En 2022, Nook venció a ocho campeones del mundo.
En el caso del póker, debemos mencionar el Programa Pluribus, desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Facebook. Evolución de una IA anterior llamada Libratus, la hazaña de Pluribus quedó registrada en la revista ‘Science’ en 2019: quedó demostrado que la IA había vencido a cinco campeones de póker, detectando toda aquella información oculta de la mesa, como faroles y otras estrategias.
La IA y los eSports: un terreno por explorar
Un año antes del logro conseguido por Pluribus, en 2018, una IA llamada OpenAI Five, logró vencer a un equipo de jugadores de alto nivel (entre los mejores del mundo) en una partida del popular ‘MOBA Dota 2’. De un total de tres partidas, la IA logró vencer en dos ocasiones en el campeonato The International, en el que se enfrentan los mejores jugadores de este MOBA y que incluye un premio de 24 millones de dólares para el equipo vencedor.
‘Dota 2’ es un juego mucho más complejo que el ajedrez y el go, con reglas fijas y sencillas. Hay que ser creativo y muy estratégico, hay que improvisar y tener en cuenta diferentes factores en tiempo real. Este caso es particularmente significativo, ya que se trata de la primera vez que una IA vence en una retransmisión en vivo a un humano en una competición de eSports.
Kellin Pelrine: la excepción a la regla
Vistos todos estos casos de éxito, podríamos pensar que la IA ya es capaz de todo en materia competitiva. Pero no es así. Volvemos al go, el juego de estrategia chino que parecía haber sucumbido a su poder. Sin embargo, en febrero de 2023, nos despertábamos con que un ser humano había, de nuevo, vencido a la máquina en este juego, tras la victoria, seis años atrás, de la IA AlphaGo.
Kellin Pelrine, investigador de aprendizaje automático en la Universidad McGill, venció a la máquina 14 partidas a 1. Sin embargo, hay un pequeño truco detrás: Pelrine se apoyó en un programa para vencer, aunque no lo utilizó durante la competición. Dicho programa jugó un millón de partidas contra KataGo (una IA especializada en go) y descubrió lo que se conoce como ‘puntos ciegos’. Posteriomente, Pelrine estudió los resultados de este programa y los aplicó para vencer a KataGo.
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