Ahora, los investigadores empiezan a emplear el mismo enfoque para probar un tipo totalmente nuevo de sujeto de estudio: máquinas de inteligencia artificial (IA). Han empezado por poner a prueba la capacidad de estas máquinas en laberintos creados dentro del mundo virtual de Minecraft.
Los laberintos tienen una larga relación con el conductismo. Al principio del siglo XX, los científicos se interesaron por la capacidad de las ratas y los ratones de aprender y recordar. En particular, empezaron a estudiar los mecanismos del aprendizaje como el aprendizaje reforzado.
El laberinto se convirtió en el burro de carga para este tipo de trabajo. Los investigadores elaboraban un laberinto complejo, colocaban algún tipo de recompensa en el centro y después soltaban a una rata en su interior y observaban la rapidez con la que resolvía el puzle.
Los psicólogos descubrieron enseguida que las ratas aprenden deprisa y pueden encontrar la salida incluso a pesar de varios obstáculos sensoriales inducidos como la ceguera, la sordera o la carencia de bigotes.
Pero la complejidad de los primeros laberintos dificultó comparar los resultados de distintos experimentos, por lo que los psicólogos optaron finalmente por laberintos sencillos con forma de T o Y, por ejemplo, que pueden ser fácilmente reproducidos en cualquier laboratorio.
Eso ayudó a demostrar cómo aprenden las ratas y que los genes pueden determinar la rapidez con la que las ratas resuelven los puzles, entre otras cosas. En años recientes, los informáticos hasta han desarrollado laberintos de realidad virtual en los que las ratas se quedan en una posición fija y son obligadas a observar una pantalla colocadas sobre una especie de rueda de desplazamiento que gira cuando andan o corren. De esta manera las ratas avanzan por el laberinto virtual.
Ahora, Junhyuk Oh y sus compañeros de la Universidad de Michigan (EEUU) han empezado a experimentar con un tipo de laberinto totalmente nuevo para estudiar las habilidades cognitivas de un tipo completamente nuevo de ser. Los nuevos laberintos están construidos en Minecraft, un mundo en 3D en el que los jugadores utilizan cubos texturizados para construir casi cualquier cosa. Crear un laberinto sencillo aquí es una tarea trivial.
Pero los seres del equipo de Oh son aún más exóticos, se trata de máquinas de inteligencia artificial (IA). Mientras que estas máquinas aprenden fácilmente en ento os ideales, se topan con dificultades en situaciones del mundo real en las que los objetos pueden estar parcialmente obstruidos, donde la visión y el movimiento han de ser cuidadosamente coordinados para triunfar y la recompensa resultante a menudo se retrasa.
nUna importante pregunta es qué tipos de sistemas de IA rinden mejor en esta tarea. Pero estudiar cómo lidian los sistemas con estas situaciones resulta difícil porque los ento os complejos son difíciles de reproducir. Y aquí es donde entre Minecraft.
El equipo de Oh ha elaborado una serie de laberintos dentro de los cuales encargó a sus algoritmos de IA unas tareas cada vez más complejas. Por ejemplo, una tarea podría consistir en encontrar el cubo rojo dentro de un laberinto, la siguiente podría ser encontrar un cubo rojo si el primer cubo que observa es amarillo pero en caso contrario buscar un bloque azul, y así sucesivamente (ver vídeo).
El laberinto garantiza que no siempre exista una trayectoria directa de línea visual con los cubos y que los algoritmos coordinen sus movimientos y visión para explorar. El equipo también puede otorgar diferentes recompensas para la ejecución exitosa de una tarea. Esto permite que la misma tarea con el mismo nivel de dificultad puede ser asignada una y otra vez.
Los resultados representan la primera exploración sistemática de este tipo de habilidad cognitiva de la IA. El equipo afirma que el sistema que ha revelado un mayor rendimiento es el aprendizaje profundo reforzado y potenciado con memoria adicional. Estas máquinas recuperan los recuerdos relevantes en función del contexto desde el cual fueron almacenados y el contexto en el que se encuentra actualmente el dispositivo. Difiere de muchos sistemas existentes de memoria que no dependen del contexto para la recuperación de la memoria.
Oh afirma: "Nuestro principal resultado empírico es que la recuperación de la memoria que depende del contexto puede resolver nuestro conjunto de tareas con mayor eficacia".
Es un trabajo interesante que allana el camino para muchos trabajos venideros. Los laberintos de Minecraft son fáciles de reproducir, lo que permitirá a cualquiera con un sistema de IA comparar su rendimiento con estos, y otros, resultados.
También permite una expansión directa de la investigación. "Tenemos intención de aprovecha os de la flexibilidad de Minecraft para construir tareas cognitivas aún más difíciles para seguir evaluando nuestras arquitecturas", afirma el equipo de Oh.
Y eso suscita una interesante perspectiva. Tal vez la primera aplicación que observemos sea de sistemas de IA que realicen tareas avanzadas dentro de ento os de realidad virtual como Minecraft. Esto también proporciona un ento o benigno dentro del cual se podrá explorar algunos de los problemas éticos que suscitan las investigaciones de inteligencia artificial.
Así que la próxima vez que usted, o sus hijos, se encuentren inmersos en un mundo de Minecraft, echen otro vistazo a los demás jugadores: es posible que no sean lo que parecen ser.
Ref: arxiv.org/abs/1605.09128: Control of Memory, Active Perception, and Action in Minecraft