Los desarrolladores de DeepMind y Carnegie Mellon University decidieron utilizar un enfoque interesante para el aprendizaje. Aprender lenguajes de IA es bastante tedioso, por lo que los científicos decidieron que sería mejor si la inteligencia artificial aprende los principios básicos del uso del lenguaje por sí misma; para esto, los investigadores pusieron dos redes neuronales en un juego de arcade y las cortaron hasta que se volvieron azules, comparando objetos individuales con características diferentes a las hasta que empiecen a comprender el idioma.
Entonces, los programas, tratando de lograr el resultado deseado de millones de formas diferentes, aprendieron a asociar ciertas palabras con objetos y sus características y comenzaron a operar con conceptos diferentes, como "más grande" o "más pequeño", por ejemplo, y comenzaron a distinguir objetos externos similares del entorno del juego. Entonces, la inteligencia artificial fue capaz de aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones desconocidas, encontrando columnas y otros objetos del mismo color en el juego, pero, según el encargo, se dirigió exactamente a las columnas, aunque no las había visto antes.
“El objetivo final es ayudar a la IA a trasladar el conocimiento obtenido del juego a otras áreas de su actividad”, dice Devendra Chaplot, MA, Carnegie Mellon University, quien hizo una presentación sobre el trabajo del equipo.
Los desarrolladores de DeepMind también utilizan los videojuegos para otros fines. Con la ayuda del juego Sokoban, por ejemplo, se enseña a la IA a imaginar: antes de dar el siguiente paso, el programa calcula las posibles opciones "en mente" y toma la decisión correcta.
Viacheslav Larionov
