Participa en un proyecto de Inteligencia Artificial jugando Atari

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Decir que estamos ayudando a un proyecto científico jugando videojuegos, suena como una excusa que algún adolescente usaría para explicar por qué estuvo jugando por horas en lugar de hacer su tarea. Pero resulta ser absolutamente cierto en el caso de un nuevo proyecto de Inteligencia Artificial llevado a cabo por Microsoft Research junto a científicos de informática en RWTH Aachen University en Alemania.

Si te gustan los juegos clásicos de Atari tenemos buenas noticias: Tú también puedes participar en este proyecto. Al final de esta nota te explicamos cómo.

“Lo que hemos desarrollado es una forma de recolectar datos de seres humanos que estuvieron jugando cinco juegos de Atari, con la visión de que, con algoritmos actuales, menos datos de mejores jugadores parecen ser más útil para el aprendizaje que más datos de peores jugadores”, dijo Lucas Beyer, investigador del proyecto, a Digital Trends. “Esto puede sonar obvio, pero en realidad no lo es: el tema común es: cuanto más datos, mejor”.

En el pasado ya se habían llevado a cabo algunos proyectos que involucraron la IA y los clásicos juegos Atari 2600. Por ejemplo, un par de años atrás, un agente artificial creado por DeepMind, propiedad de Google, fue capaz de aprender a jugar videojuegos sin un humano que les muestre cómo hacerlo. En el caso del trabajo de Beyer y el de sus colegas, los seres humanos sí están involucrados, ya que los bots están viendo a personas jugar a través de los juegos QBert, Pac-Man, Space Invaders, Pinball y Montezuma’s Revenge.

Este sistema de datos se recopiló de Redditors, que resultaron más que contentos de poder volver a jugar algunos juegos clásicos de arcade, y todo en aras de mejorar la Inteligencia Artificial. Lo más impresionante de este proyecto es que la IA fue capaz de aprender nuevas habilidades, como la resolución de problemas, mediante la extracción de patrones de los juegos dirigidos por humanos que analizó.

“Este conjunto de datos es un banco de pruebas abierto para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje de refuerzo, que puede tener una ventaja al mirar la demostración humana en lugar de aprender todo desde cero”, explicó Beyer.

El algoritmo fue incluso capaz de aprender a clasificar a los buenos jugadores de los malos, sin que nunca se le haya programado características previas que determinan a un “buen” o “mal” jugador.

El equipo quiere continuar con el desarrollo de su sistema mediante la adición de datos de más jugadores expertos de Atari. Y como te mencionamos, lo mejor es que, si te consideras un buen jugador de estos clásicos juegos, tú también puedes formar parte de este proyecto. Si te interesa, lo único que tienes que hacer es visitar su sitio web para más información, y simplemente hacer clic en cualquier juego.

¡Que te diviertas! Todo en nombre de la ciencia, por supuesto.

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