Si algo le faltaba al deporte más popular del mundo era ser utilizado en una investigación de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la adaptabilidad de los nuevos algoritmos utilizando técnicas de aprendizaje reforzado. El laboratorio DeepMind de Google ha estudiado diversos juegos como por ejemplo el Go y el Pong, entre otros, creando algoritmos que pueden predecir con precisión el resultado de las acciones del oponente, entrando en el plano de la reacción causa-efecto. Para juegos con un mayor desafío, teniendo en cuenta su complejidad, como por ejemplo, el Space Invaders o el StarCraft, los algoritmos deben trabajar mucho más (en cantidad de potencia de cálculo) para entrenarlos y así dominarlos y prever las opciones dentro del juego. El caso del fútbol es extremadamente complejo por su alto nivel de imprevisibilidad, según informa la revista MIT Technology Review.
El fútbol cuenta como más de 4 mil millones de aficionados en el mundo, y a logrado lo que no muchos deportes hicieron, a saber, trascender fronteras y rivalidades geopolíticas entre otros.
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Para poder lograr el objetivo de mejorar la adaptabilidad de los algoritmos de IA a partir del aprendizaje reforzado, y de esta manera conferirles la capacidad de interactuar con su entorno y resolver tareas complejas, el equipo Brain Team de Google, desarrolló un nuevo juego llamado “Google Research Football Environment” que simula los parámetros y diseño de los juegos más populares de Fútbol para las consolas: FIFA y Pro Evolution Soccer. Hasta ahora, el fútbol (soccer para América del norte) es uno de los juegos que ha demostrado ser una pesadilla para los algoritmos de IA por sus características imprevisibles.
En el entorno del juego de video, que intenta emular la vida real, cada personaje o jugador tiene particularidades especiales y muy propias. Por ejemplo, hay algunos jugadores que tienen mejor capacidad de pases, otros, más velocidad, más puntería o habilidad con el balón. Otros pueden ser especialistas en tiros libres o en penales. El juego en general está basado en las leyes de la física (las que se pueden reproducir en un juego de video), lo que le confiere un gran abanico de posibilidades imprevisibles, como por ejemplo, los rebotes en los jugadores, el los palos del arco, el rebote de la pelota según el efecto, etc. Otro dato interesante es que los jugadores dentro del juego pueden ser manejados por humanos, cosa que no es habitual en el estudio y experimentación en IA. Es decir que dicho algoritmo, al que se le está programando para que aprenda, puede entrenarse contra oponentes impredecibles y falibles, condiciones inherentes a los seres humanos.
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En definitiva, los expertos de este laboratorio esperan que al aprender a adaptarse a la imprevisibilidad en los videojuegos, los algoritmos de IA logren algún día, ser capaces de manejar y llevar adelante situaciones inesperadas en el mundo real. Según sus creadores, a partir de este juego, que dicho sea de paso, tiene licencia abierta (permite la modificación del código, la re-distribución para uso no comercial sin tener que pagar a los dueños) se podría eventualmente estudiar nuevas estrategias para embellecer aún más el deporte más lindo del mundo.
Fuentes: Google Research (Brain Team), Google AI blog, Radio-Canada, GitHub, Towards Data Science.
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