Cuando la gente dice "X es mucho más que un simple juego", por lo general es solo una perorata de marketing: un vano intento de hacer que algo suene más interesante de lo que realmente es, pero Minecraft definitivamente es una excepción a esto regla. No solo es ser utilizados eficazmente con fines educativos, pero sus nuevos dueños en Microsoft quieren llevarlo al corazón de la investigación en inteligencia artificial.
Hablando en New Scientist Live, Katja Hofmann de Microsoft Research estuvo disponible para explicar cómo y por qué el juego es la placa de Petri perfecta para la experimentación con inteligencia artificial. “Con la inteligencia artificial, en realidad es muy difícil experimentar. Si quisiéramos construir un robot que pueda subir escaleras, caminar y hablar con nosotros, construir ese robot es actualmente extremadamente caro”, explicó Hofmann, citando presupuestos de millones de libras y cientos de investigadores “Sin embargo, si observamos los juegos de computadora, nos permiten iterar muy rápidamente. Podemos idear rápidamente nuevas tareas, probar nuevas ideas y ver si las máquinas pueden resolverlas o no”.
Minecraft, con su gran variedad y su base de jugadores aún más grande, es una alternativa sorprendentemente efectiva. El juego, como sabrán los jugadores, es una enorme caja de arena abierta donde los jugadores pueden construir, crear y aventurarse por su cuenta o en colaboración. “Es esta variedad lo que hace de Minecraft una plataforma tan fascinante para la investigación de inteligencia artificial”, explica Hofmann. Y entonces Project Malmo nació a principios de este año. Es una descarga gratuita que permite que cualquier persona (no solo los cientos de académicos que Hofmann cita como ejecutores) sus propios experimentos) para probar las fascinantes aguas del aprendizaje automático y artificial inteligencia.
“Lo que hace el Proyecto Malmo es crear una capa alrededor de Minecraft para que sea lo más fácil posible concentrarse solo en implementar un agente y comenzar a experimentar lo más rápido posible”. tu solo necesita un poco de conocimiento de codificación para comenzar, y Hofmann demostró un script de python simple donde el agente de IA pudo aprender a correr en un círculo saltando en "solo unas pocas líneas de código".
Avanzando un poco más, Hofmann demostró el problema de aprendizaje por refuerzo de "caminar por el acantilado", donde el La IA tiene que aprender a navegar con éxito de A a B sin caer en trampas, en este caso, bloques de lava. “Al principio, solo intentará interactuar con el entorno y saltará mucho a la lava. Pero aprenderá de esa experiencia”, explica Hofmann, y agrega que la IA aprenderá a resolver el problema en unos seis minutos.
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Y los agentes del Proyecto Malmo no solo se limitan a aprender sobre la lava de la manera más difícil, por supuesto. “Podría aprender a subir escaleras, podría aprender a saltar y hacer complicados desafíos de parkour”.
“A largo plazo, creemos que combinar esas ideas nos permitirá desarrollar agentes que no solo eviten la lava, sino que eventualmente colaboren e interactúen con nosotros utilizando el lenguaje humano natural. Un área que me emociona particularmente es la capacidad de colaborar con otros y tener varios agentes de IA, o agentes de IA y humanos, resolviendo tareas juntos dentro de Minecraft”.
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Fundamentalmente, esto es muy diferente del tipo de entrenamiento de IA que se incluye, por ejemplo, en el software de reconocimiento facial de su cámara, donde las máquinas reciben miles y miles de de imágenes de caras hasta que aprendan qué marcadores reveladores buscar, y es este tipo de cosas que Microsoft espera ofrecer una alternativa dentro de Minecraft salvadera. "Simplemente se vuelve realmente molesto: no tenemos tiempo para etiquetar cada pequeña cosa", explica Hofmann. “Necesitamos pasar a un aprendizaje más interactivo, a través de prueba y error. Si se atasca, tal vez podría pedir ayuda, o tal vez podría intentar algo nuevo y ver si funciona”.
Todo esto está muy bien, pero sigue siendo esencialmente aprendizaje automático de una manera bastante poco sofisticada: ensayo y error. Como humanos, también hacemos eso, pero también lo acompañamos con nuestras propias experiencias pasadas, y eso es algo que Hofmann espera que se pueda explotar. Mejores agentes artificiales, dice ella, combinarían el aprendizaje por refuerzo con el razonamiento. Entonces no necesitarán "saltar a la lava 100 veces antes de hacer algo sensato".
Realmente se siente como un momento emocionante en la inteligencia artificial: lo suficientemente avanzado como para que el ritmo sea rápido, pero lo suficientemente temprano como para que los investigadores dejen una marca clara en el mundo. Hofmann se hizo eco de estos pensamientos al final de su charla, alentando a los estudiantes que no están seguros de sus perspectivas de carrera a considerar sumergirse en la incipiente industria. Con Project Malmo gratis para instalar encima de Minecraft, ciertamente no estaría de más intentarlo.
New Scientist Live estará disponible hasta el 25 de septiembre en el ExCeL Centre de Londres. Las entradas están disponibles aquí.
Imágenes: o0no y brownpau utilizado bajo Creative Commons
