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Una IA aprende a hacer trampa en un juego de Atari con un fallo que nadie había encontrado hasta ahora

Aprendizaje automático y videojuegos es una combinación maravillosa. Puedo pasarme horas viendo cómo una red neuronal aprende a conducir en el GTA V o se pone a dar saltos en el Mario 64 hasta conseguir una estrella. Pero siempre llega un punto en el que se vuelve tan buena que empieza a dar miedo.

Tres ingenieros de la Universidad de Freiburg, en Alemania, investigaban un método para enseñar a una inteligencia artificial a navegar por los viejos juegos de Atari cuando descubrieron algo extraño. En su afán por conseguir la mayor puntuación posible, la IA había aprendido a aprovechar un fallo del Q*bert que le permitía acumular puntos infinitos. Según ha confirmado el diseñador del juego, nadie había dado con este error de programación desde su publicación en 1982.

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Normalmente, un jugador de Q*bert salta de cubo en cubo para cambiar el color de todas las plataformas y luego pasa al siguiente nivel. La IA descubrió que podía terminar el primer nivel con normalidad y después empezar a dar saltos aparentemente aleatorios entre los cubos para que todas las plataformas empezaran a parpadear. Con este extraño método llegó a acumular hasta un millón de puntos en el tiempo límite que le otorgaban los investigadores.

Cabe destacar que esta IA no funciona con algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como la máquina de Google que ganó al campeón de Go, sino con algoritmos evolutivos, una alternativa menos utilizada que compara métodos entre sí para ver cuál puede completar mejor una tarea determinada y luego añade pequeños retoques para ver si les va mejor, y así mejora lentamente.

[The Verge]

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Matías S. Zavia

Matías tiene dos grandes pasiones: Internet y el dulce de leche

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