Enseñar a Mario a jugar consigo mismo: IA, aprendizaje automático y Super Mario Bros.

BenHickling

Uno de los aspectos más desafiantes de la inteligencia artificial es enseñarle a la computadora cómo medir, comprender y reaccionar al mundo a nuestro alrededor. Las acciones que son una segunda naturaleza para un ser humano deben ser cuidadosamente 'enseñadas' a un robot. Un equipo de la Universidad de Tubingen en Alemania ha creado un proyecto que da la vuelta al concepto de una IA robótica del mundo real al abordar un desafío diferente: enseñar a Mario a jugar su propio juego.

El equipo ha creado un video que explica cómo funciona el sistema, paso a paso, pero la descripción general de alto nivel es que las diversas acciones y respuestas de Mario se pueden cuantificar como valores. La IA parece comenzar con información muy básica sobre cómo navegar por el mundo y dónde se encuentra en relación con otros objetos. El equipo también creó un medio para rastrear la curiosidad de Mario por el mundo (explora más su entorno cuando tiene curiosidad) y cuánto se concentra en recolectar monedas (representado por el hambre).



Cuando encuentra enemigos, la IA observa su existencia. Cuando se le pregunta con '¿Qué sabes sobre Goomba?' Mario responde con “No sé nada al respecto” Después de interacciones experimentales, Mario se entera de que puede saltar o aterrizar sobre Goomba, y que Goomba muere cuando lo hace.



MarioLearning

Esto, entonces, se traduce de nuevo al habla humana: 'Si salto sobre Goomba, ciertamente muere'. (Este último puede ser un artefacto de la traducción y la estructura de la oración del alemán al inglés). Mario aprende cómo navegar en su entorno, cómo saltar a áreas más altas para llegar a lugares inaccesibles y cómo activar bloques de preguntas para agarrar potenciadores u otros elementos útiles. La IA tiene diferentes reglas sobre si Mario es pequeño o grande y su comportamiento puede variar dependiendo de si tiene una flor de fuego o solo un hongo.



Principio de referencia

Cómo funciona el principio de referencia en la vida real.

La diapositiva anterior describe cómo la IA aprende sobre su entorno. Mario tiene una idea de cómo funciona el mundo: la primera vez que salta con éxito sobre Goomba, dice: 'Si salto sobre Goomba, tal vez muera'. Luego prueba esta hipótesis en Goombas futuros, comparando el resultado esperado con el resultado real.

Mario no usa respuestas escritas, responde a la sintaxis y comprende una amplia gama de palabras y frases. Se le puede decir cosas 'Si te subes a Goomba, Goomba muere', o puede aprenderlas por su cuenta. Su árbol de sintaxis completo se muestra a continuación:



Mario

Los seres humanos, por supuesto, aplicamos estos principios de aprendizaje y comunicación miles de veces al día, pero los aprendemos cuando somos bebés. Enseñarle a Mario que saltar sobre un Goomba lo matará es un ejemplo fascinante de IA, sobre todo porque Mario aprende simultáneamente que saltar dentro un Goomba se lastimará o se suicidará.

Proyectos como este podrían algún día ser un paso útil para entrenar reglas de inteligencia artificial más avanzadas sobre cómo interactuar con los humanos. Un juego bien construido podría enseñarle a una IA las reglas más básicas para interactuar con su entorno primero y luego introducir conceptos e ideas más complejos a medida que avanza el juego. Los mejores juegos ya utilizan este tipo de reglas; muchos juegos incluirán un tutorial básico sobre movimiento, ataques y diversas capacidades del jugador en el juego mismo, revelando estas opciones a medida que avanza el juego y desbloqueando nuevas habilidades a medida que el jugador demuestra el dominio de conceptos anteriores. El video completo del proyecto está a continuación:

Si los jugadores pueden aprender estas reglas dentro del entorno de juego relativamente fijo y simple, las IA también podrán aprenderlas. Los peligros y riesgos de la IA se han explorado mucho últimamente, con varios científicos. pidiendo precaución en nuestra continua investigación. Enseñar a Mario a jugar su propio juego parece relativamente sencillo comparado con el riesgo de malestar social y drones de seguridad autónomos .

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Credito de imagen: Ben Hickling

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