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Inteligencia artificial “aprende” a ganar tiempo en videojuegos

Cuando le damos play a un videojuego y somos los únicos en la partida, generalmente nos enfrentamos con enemigos o competidores conocidos como la computadora, que no es más que la inteligencia artificial (IA), la cual puede aprender comandos para imprimirle mayor velocidad al juego, ahorrando tiempo y recursos computacionales.

Bogotá D. C., 20 de enero de 2021Agencia de Noticias UN-

La técnica de aprendizaje permite un entrenamiento más rápido de la inteligencia artificial en videojuegos. Foto: Cortesia Rigoberto Sáenz Imbacuán.

El estudio se basó en un videojuego de fútbol como caso de estudio. Foto: Cortesia Rigoberto Sáenz Imbacuán.

El tiempo de entrenamiento de los videojuegos puede durar varios meses. Foto: Cortesia Rigoberto Sáenz Imbacuán.

Cada experimento tomó entre 15 y 30 días. Foto: Unimedios.

La aplicación de esta técnica beneficiaría no solo al sector de los videojuegos sino también a otros que implementen esta tecnología. Foto: Unimedios.

Esto es posible mediante la técnica de aprendizaje por currículos (por pasos y niveles de dificultad), en la que la IA –presente en videojuegos, automóviles o incluso robots– puede aprender comandos a una mayor velocidad.

La IA requiere de un periodo de entrenamiento y aprendizaje de cada uno de los movimientos, proceso que puede durar varias semanas, meses o incluso años, aunque con la implementación de la técnica de aprendizaje por currículos este paso lograría una reducción del 40 % del tiempo de aprendizaje y de recursos computacionales.

Así lo señala el desarrollador de videojuegos Rigoberto Sáenz Imbacuán, magíster en Sistemas e Ingeniería Computacional de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), quien realizó un estudio para evaluar dicha técnica.

En su investigación siguió una serie de pasos, el primero de los cuales fue definir un juego y la plataforma de simulación en la que haría el experimento, y después fue necesario elegir los algoritmos y el método de aprendizaje.

La técnica de aprendizaje por currículos hace que el sistema, en este caso la IA, aprenda más rápido, ya que comienza aprendiendo lo más sencillo.

Un ejemplo de esta técnica son los juegos de puzzle o de ajedrez rápido diseñados para enseñarles a los niños. Al inicio el menor solo cuenta con dos piezas del ajedrez y un tablero pequeño, para que conozca cómo funcionan las fichas. A medida que lo va entendiendo se van agregando fichas y un tablero más grande.

“En mi investigación aplique la técnica en un videojuego de fútbol que consta de una cancha, dos arcos y dos agente inteligentes que pueden empujar la pelota al arco contrario. En ese proceso, primero entrené a uno de esos dos agentes inteligentes para que pudiera jugar solo con un algoritmo de IA, y en otro entrenamiento utilicé el mismo algoritmo más esta técnica de aprendizaje”, detalla el investigador.

Múltiples aplicaciones

Actualmente es cada vez más frecuente la aplicación de IA a más campos, como por ejemplo en la conducción autónoma de un automóvil.

La IA recibe información mediante sensores y cámaras, entre otros elementos, y se entrena en un algoritmo para que al recibir la información el automóvil pueda responder (acelerar, frenar o esquivar obstáculos). Así, según lo que perciba la IA, tomará decisiones de movimientos de manera autónoma.

Esos procesos de entrenamiento toman tiempo, por lo que las empresas pagan servicios en la nube para realizarlos. Sin embargo, este algoritmo requiere estar expuesto a los datos todo el tiempo mientras se evalúa su desempeño, por lo que es necesario dejar las computadoras con la IA funcionando por semanas o meses, algo que resulta muy costoso para las compañías.

El magíster Sáenz agrega que la aplicación de la técnica propuesta beneficiaría no solo al sector de los videojuegos sino también a otros que implementen esta tecnología, permitiéndoles ahorrar en recursos computacionales, los cuales generalmente cuentan con hardware, tarjetas gráficas y procesadores de última tecnología.

(Por: fin/SMC/MLA/LOF
)
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