Después de derrotar a campeones mortales en póquer, ajedrez, Go y Starcraft, un programa de inteligencia artificial ha entregado otra humillación, dejando a los mejores pilotos de carreras de videojuegos del mundo en el polvo.
Los investigadores de Sony entrenaron una IA llamada GT Sophy para jugar el juego Gran Turismo de PlayStation y descubrieron que podía superar al 95% de los jugadores humanos después de dos días y continuó reduciendo décimas de segundo en sus tiempos de vuelta durante la semana siguiente.
Más allá de aprender la línea más rápida para recorrer diferentes pistas de carreras, GT Sophy perfeccionó sus tácticas en torno a la aceleración y el frenado, cuándo colocarse detrás de un automóvil rápido al frente y cuándo salirse de la estela e intentar adelantar. Enfrentado a autos que bloqueaban su camino, GT Sophy cambió a otra línea de carrera para evitar a los que estaban adelante.
Para aumentar el desafío, GT Sophy tuvo que tener en cuenta las sanciones de carrera que se aplicaron por infracciones basadas en reglas ambiguas, haciéndose eco de los buenos juicios humanos que pueden marcar la diferencia entre ganar y perder en la Fórmula Uno.
“El éxito de GT Sophy en este entorno muestra por primera vez que es posible entrenar agentes de IA que sean mejores que los mejores corredores humanos en una variedad de tipos de autos y pistas”, escriben los autores en la revista Nature.
El equipo dirigido por Peter Wurman, director de Sony AI America, basó GT Sophy en una técnica común de IA llamada aprendizaje por refuerzo. La IA recibió información de varios juegos de Gran Turismo y, al maximizar las recompensas por tiempos de vuelta rápidos y minimizar las penalizaciones por colisiones y cosas por el estilo, el programa dominó el juego de manera constante.
Al igual que con otras IA que han derrotado a campeones humanos, GT Sophy es más que jugar. Sobresalir en Gran Turismo demuestra cómo una IA puede aprender estrategias para trabajar en una situación exigente donde los caprichos del juicio humano son cruciales. Por ejemplo, puede parecer sensato conducir lo más cerca posible del automóvil de adelante, pero si el conductor principal toca los frenos demasiado pronto, la inevitable colisión trasera sugiere que la estrategia necesita más trabajo.
Más importante aún, el avance alimentará un debate sobre los mejores enfoques computacionales para usar en automóviles sin conductor. Las redes neuronales del tipo que sustenta a GT Sophy y otras IA, como las de DeepMind, han demostrado su eficacia en la identificación de objetos en el mundo, pero otras tareas de conducción, como planificar la mejor línea a seguir, a menudo se basan en la física pura. GT Sophy sugiere que las redes neuronales también podrían hacer un buen trabajo en esto.
A pesar del impresionante debut de la IA, el equipo de Sony admite que GT Sophy todavía tiene mucho que aprender. En una recta larga, la IA adelanta en la primera oportunidad, a veces dejando suficiente camino para que el oponente use el rebufo de GT Sophy y pase de regreso. Sin penalizaciones por colisión, los autores notaron que GT Sophy se volvió “notablemente más agresivo”.
En un artículo adjunto en Nature, el profesor Christian Gerdes, codirector del Centro de Investigación Automotriz de la Universidad de Stanford, que no participó en la investigación, escribe: “Lo que realmente se destaca es el desempeño de GT Sophy contra conductores humanos en una cabeza. competencia de cabeza. Lejos de usar una ventaja de tiempo de vuelta para superar a los oponentes, GT Sophy simplemente los supera”.