Una de las subsidiarias de Google, DeepMind, ha desarrollado un algoritmo que ha sido capaz de ganar a una decena de expertos en 49 juegos distintos de Atari. La compañía, especializada en inteligencia artificial fue creada en 2011 por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman, y cuenta con algunos de los emprendedores e inversiones tecnológicos más importantes de la última década. Comprada en año pasado por Google, ha presentando Q-network (DQN), un algoritmo/IA que es capaz de aprender a jugar con tan solo observar los videojuegos.
"Es la primera vez que alguien ha construido un sistema único de aprendizaje que puede aprender directamente de la experiencia y gestionar una amplia gama de tareas difíciles" - Demis Hassabis, co-fundador de DeepMind y VP de Google.
En este sentido, el equipo detrás de DQN ha generado un jugador virtual a través del algoritmo que es capaz de jugar a más de 49 títulos de Atari 2600, logrando en 23 de ellos una puntuación superior a su rival humano. Eso sí, hay que decir que este algoritmo no entiende la reglas del juego, sino que utiliza una capacidad de red neuronal para analizar las acciones que reportan mayor puntuación y realizarlas sistemáticamente.
No obstante, el objetivo de experimento no tiene da que ver con hacer trampas en los videojuegos (con eso de que el algoritmo no comprende las reglas del juego), puesto que el enfoque de los investigadores de DeepMind es una base para que en el futuro pueda encontrar una solución especifica a todo tipo de tareas y escenarios de la vida real, de forma que pueda observar el escenario proyectado, analizarlo y generar acciones en consecuencia. Por ello, puede ser muy interesante de cara a ser implementado en el coche autónomo de Google si en el futuro es capaz de analizar la carretera y tomar decisiones en tiempo real.
De momento en Google creen que esta IA está todavía muy lejos de poder ser verdaderamente independiente, puesto que el dominio y la estructura de los juegos está cerrada y es un entorno controlado y conceptual, pero que otro tipo de entornos no sabrían cómo la inteligencia artificial podría considerar las múltiples variables.
