Logran que ordenadores que enseñen unos a otros a jugar al Pac-Man y al StarCraft

Investigadores de la Washington State University desarrollaron un método para imitar la interacción entre maestro y alumno


Investigadores en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Washington State University han desarrollado un método para permitir que un ordenador pueda dar consejos y enseñe habilidades a otro de una forma que imita la interacción entre un maestro y un alumno. El artículo de Matthew E. Taylor, profesor de Inteligencia Artificial de la Washington State University, ha sido publicado en línea en la revista Connection Science.

Los investigadores tuvieron a los agentes, como se llaman los robots virtuales, actuando como verdaderas parejas de estudiantes y profesores. Los estudiantes se esforzaban por aprender a jugar al Pac-Man y a una versión del videojuego StarCraft. Los investigadores fueron capaces de demostrar que el agente estudiante aprendió los juegos y, de hecho, superó al maestro.

Si bien puede sonar como diversión, ayudar a los robots a enseñarse entre sí para jugar a juegos de ordenador es un área importante de la investigación en robótica, y no es fácil. Taylor, experto en ayuda al aprendizaje de robots, opina que no hay riesgo de que los robots acaben desarrollando sus habilidades de enseñanza hasta asumir el control del mundo puesto que «son muy tontos». Incluso los robots más avanzados se confunden fácilmente, dice. Y cuando ellos se confunden, dejan de trabajar.

La forma más fácil de enseñar con éxito a un robot nuevas habilidades es eliminar el «cerebro» de uno viejo y ponerlo en otro nuevo. Se producen problemas, sin embargo, cuando el hardware y el software no funcionan en el nuevo modelo. Además, «un objetivo a largo plazo de la robótica es que los robots enseñen habilidades a los seres humanos. Pero no podemos simplemente insertar su disco duro», admitió el profesor.

Algoritmos que dan consejos

En su estudio, los investigadores programaron a su agente de enseñanza para centrarse en el asesoramiento de acción, o decirle a un estudiante cuando actuar. Como cualquier persona con adolescentes sabe, el truco está en saber cuando el robot debe dar consejos. Si no da consejos, el robot no está enseñando. Pero si siempre da consejos, el estudiante se molesta y no aprende a superar al maestro.

«Hemos diseñado algoritmos para dar consejos, y estamos tratando de averiguar cuando nuestro consejo produce la mayor diferencia», explicó Taylor. Su objetivo es desarrollar un plan de estudios para los agentes que se inicia con el trabajo simple y pasa a lo más complejo.

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