Hoy en día casi todas las tecnologías que usamos se basan en una inteligencia artificial (IA). Ellas se encargan de automatizar tareas, personalizar opciones y, en fin, facilitarnos la vida. Pero, como toda inteligencia, necesita aprender para poder realizar sus tareas. Por lo general, su aprendizaje se basa en las costumbres y gustos del usuario. Pero también pueden aprender de otras fuentes.
Como señala la página de la revista MIT Tecnology Review, Google es uno de los líderes mundiales en investigación sobre inteligencia artificial, especialmente con la compañía DeepMind, que compró en 2014. Allí han logrado que las redes neuronales aprendan a jugar de forma magistral videojuegos clásicos de Atari 2600 como ‘Pong’ o ‘Space Invaders’ o algunos más complejos y modernos, como ‘Dota 2’ o ‘Starcraft 2’, o clásicos, como ‘Go’, demostrando que los videojuegos son muy útiles, más allá de lo que dicen cada vez que hay un tiroteo en Estados Unidos.
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De esta forma los investigadores los investigadores crean entornos desafiantes para los nuevos algoritmos. Así, potencian y aceleran en las IA lo que llaman aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), con el fin de que puedan interactuar con su entorno, resolver tareas complejas y ser útiles en el mundo real en robótica, automóviles que se conducen solos y smartphones, entre otros, como se explica en el blog de Google.
¿Un cotejito o miedo?
El fútbol presenta un ambiente altamente desafiante para la RL de las redes neuronales, debido a que «requiere un equilibrio natural entre el control a corto plazo, los conceptos aprendidos, como los pases, y la estrategia de alto nivel», como explica en su artículo Google. Esto se traduce en que la IA aprende nuevas habilidades en un entorno imprevisible, aunque controlado, para que no sea demasiado fácil o tan difícil que no se logre un aprendizaje real para la red neuronal.
Por esa razón, desde junio vienen trabajando con Google Research Football Enviroment, un simulador 3D de fútbol de código abierto, que sigue el modelo de videojuegos de ese deporte, como ‘Fifa’ o ‘PES’, con la que la IA aprende a controlar a todos los jugadores o solo uno, haciendo pases, haciendo goles, cobrando tiros de esquina, penales o tiros libres. Si quieres probarlo y ayudar a mejorarlo, puedes descargar la versión beta en Github.
El motor de este juego está basado en una versión modificada de Gameplay Football, un simulador de código abierto en lenguaje C++ altamente optimizado, que permite ser ejecutado en máquinas estándar, con unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) o sin él.
La tecnología del futuro se la deberemos al fútbol
Este motor tiene características que permiten orientarse en la RL de las redes neuronales y avanzar en la investigación, cuyos resultados se pueden revisar en el archivo de documentos científicos arXiv.org. De esta forma, pueden tener información sobre la ubicación de cada jugador y medir el éxito de las máquinas en tareas específicas progresivamente más difíciles, como anotar un gol sin portero, realizar un contragolpe, marcar gol con portero y participar en una jugada ofensiva de tres contra uno para anotar luego de hacer un pase, entre otras.
Finalmente, se planea hacer que la máquina juegue un partido con todas las reglas, ya sea contra otra máquina o contra una persona. De esta forma se probará si la inteligencia artificial es capaz de optimizar su juego de acuerdo con los desafíos que se le van imponiendo y no solo basado en el aprendizaje de las debilidades de su oponente, lo que ayudaría a desarrollar redes neuronales capaces de trabajar en entornos realistas que requieren tomas de decisiones rápidas a partir de un desafío inesperado. Incluso es probable que generen estrategias futbolísticas que ni Mourinho, Ancelotti o Guardiola hayan imaginado.
Imágenes: Google
