Ventaja injusta: no esperes que ai juegue como un humano

Las recientes hazañas de DeepMind en el desarrollo de inteligencia artificial que puede derrotar a los jugadores de clase mundial en StarCraft II causaron mucho revuelo. Si bien DeepMind lo calificó como un gran avance, otros argumentaron que era trampa, injusto y sobrehumano.

Pero lo que todo el debate indica es que quizás necesitemos cambiar el contexto en el que discutimos y evaluamos las capacidades de la IA, y dejar de comparar su juego con el nuestro.

AlphaStar, el bot de juego StarCraft de DeepMind, utiliza el aprendizaje profundo, un campo popular de IA en el que los programadores desarrollan el comportamiento de sus modelos de IA dándoles una cantidad increíble de ejemplos. AlphaStar primero entrenó en una gran base de datos de datos de juegos humanos lanzados por Blizzard, jugando millones de juegos contra sí mismo para aprender y dominar las reglas de StarCraft. Luego se enfrentó a los humanos, barriendo a los jugadores aficionados de DeepMind antes de enfrentarse a los campeones del mundo.

Cuando AlphaStar venció a TLO y MaNa, dos de los mejores jugadores del mundo, había razones para creer que la industria de la inteligencia artificial había superado un hito. En una publicación de blog, DeepMind llamó a AlphaStar "un paso adelante en nuestra misión de crear sistemas inteligentes que algún día nos ayudarán a desbloquear soluciones novedosas para algunos de los problemas científicos más importantes y fundamentales del mundo".

Pero luego vinieron las críticas.

Una ventaja injusta

Los críticos afirman que AlphaStar tiene varias características que lo convierten en un adversario injusto contra los humanos.

Primero, AlphaStar es increíblemente rápido. Los ingenieros de DeepMind dicen que perjudicaron a AlphaStar para evitar que realice más acciones de las que un humano podría realizar. Pero los jugadores humanos hacen muchos clics de spam o acciones impulsivas que no tienen valor o que piensan detrás de ellos.

Por ejemplo, cuando los jugadores desean ordenar a sus unidades que se muevan a una ubicación o ataquen a un enemigo, a menudo hacen clic repetidamente en la misma ubicación o en una trayectoria hacia el destino, porque da la falsa sensación de que hacer clic acelerará esa acción. En realidad, las unidades ejecutan solo el comando más reciente e ignorarán las anteriores. Por el contrario, cada movimiento de AlphaStar es preciso.

Los críticos argumentan que la falta de coincidencia permite que AlphaStar administre el juego de manera sobrehumana. Por ejemplo, en una gran batalla en la que participan muchas unidades, AlphaStar puede dar comandos individuales a cada una de sus unidades con velocidad y precisión que serían imposibles para sus oponentes humanos. En un análisis del desempeño de AlphaStar, Timothy B. Lee de ArsTechnica describió algunos escenarios en los que la velocidad y precisión de AlphaStar le darían una ventaja injusta.

Otros analistas han señalado que AlphaStar recibe más información que los jugadores humanos. La versión del bot que venció a MaNa y TLO tenía acceso a todo el mapa, en lugar de ver el valor de un monitor en el campo de batalla como un jugador humano. Pero todavía estaba limitado por la "niebla de guerra", lo que significa que no podía extraer información de las áreas donde no tenía unidades activas.

Sin embargo, otros criticaron los límites de AlphaStar: solo podía jugar como Protoss, una de las tres razas en StarCraft, y solo en uno de los muchos mapas del juego. Dada una nueva raza y mapa, AlphaStar probablemente perdería contra oponentes humanos aficionados porque, desde la perspectiva de la IA, sería como jugar un juego totalmente diferente.

¿Qué es el juego limpio?

DeepMind aún no ha publicado detalles técnicos, pero algunos sospechan que en lugar de tener que procesar píxeles sin procesar como lo hacen los humanos, AlphaStar podría haber tenido acceso a datos sin procesar del juego a través de API (interfaces de programación de aplicaciones).

¡Gracias! pero eso no dice si el software particular que ganó contra los expertos usó píxeles o material APi previamente preparado, que están disponibles pero son muy diferentes

- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31 de enero de 2019

Timothy B. Lee de Ars llega a esta conclusión: "La mejor manera de nivelar el campo de juego sería hacer que AlphaStar use exactamente la misma interfaz de usuario que los jugadores humanos". Esto significa que, como un jugador humano mirando un monitor de computadora, la IA solo tendría acceso a los gráficos del juego y tendría que simular pulsaciones de teclas, clics del mouse y pergaminos en lugar de interactuar con el juego a través de llamadas API.

Este sería un punto justo si esperáramos que la IA replicara el cerebro humano y los sentidos exactamente. Pero el aprendizaje profundo y las redes neuronales, que siguen siendo la vanguardia de la IA, tienen límites distintos que les impiden reproducir algunas de las funciones humanas más básicas.

El aprendizaje profundo es una inteligencia artificial limitada, lo que significa que es muy bueno para realizar tareas específicas, como etiquetar imágenes o reconocer el habla, pero es horrible para generalizar tareas o transferir su conocimiento a otros dominios. Cuanto más amplíe el dominio del problema, más limitada será la capacidad de la IA y más capacitación necesitará. Es por eso que AlphaStar no podrá jugar otro juego de estrategia en tiempo real, como Warcraft 3 o Company of Heroes.

También le tomó a AlphaStar 200 años de juegos para dominar Protoss en un solo nivel. Probablemente tomaría lo mismo aprender a jugar Terran o Zerg, las otras dos razas de StarCraft. Por el contrario, un jugador humano podría transferir rápidamente el conocimiento que adquirió de un juego a uno nuevo.

Todavía estamos a décadas de distancia (al menos) de la IA general, el tipo que puede igualar las capacidades cognitivas de los humanos. Algunos científicos creen que nunca lograremos reproducir el cerebro humano.

Pero la IA estrecha es muy buena para procesar grandes cantidades de información a velocidades muy rápidas. Es por eso que AlphaStar puede manejar todo el mapa de StarCraft al mismo tiempo. Los diseñadores de StarCraft podrían haber modificado el juego para proporcionar a los jugadores una vista completa del mapa del juego, pero eso probablemente confundiría a los jugadores en lugar de ayudarlos. A los humanos también se les puede dar acceso a datos crudos del juego, pero eso tampoco sería de ayuda.

Los humanos son lentos en el procesamiento de datos, pero tienen sentido común y capacidades de pensamiento abstracto que les permiten planificar y tomar decisiones sin información completa. Es por eso que prefieren tener una vista limitada del mapa y centrarse en una sola parte del campo de batalla; Al mismo tiempo, tienen una idea de lo que está sucediendo en otras partes del juego y pueden desarrollar un plan general de juego.

¿AlphaStar está haciendo trampa?

Dadas las diferencias entre la IA y el cerebro humano, es justo decir que los críticos acertaron en su evaluación: DeepMind manipuló la competencia a favor de AlphaStar limitándolo a un solo mapa y una sola raza. Pero el debate sobre AlphaStar puede llevarnos a algunas conclusiones muy importantes.

Primero, el punto principal del juego no debería ser verificar si la IA puede hacer clic y desplazarse como un humano. En cambio, deberíamos centrarnos en cómo funciona la IA en un juego que proporciona información imperfecta y requiere la toma de decisiones en tiempo real. En este sentido, AlphaStar hizo un trabajo bastante bueno.

• ¿Qué te haría confiar en un asistente de IA? ¿Qué tal una cara? ¿Qué te haría confiar en un asistente de IA? ¿Qué tal una cara?
• El año del juicio ético de la industria de la IA El año del juicio ético de la industria de la IA
• Esta IA es demasiado poderosa para lanzar al público Esta IA es demasiado poderosa para lanzar al público

En segundo lugar, StarCraft podría no ser el mejor lugar para probar las capacidades de estrategia y planificación de la IA. Como señaló un analista, "StarCraft II es un juego que puede romperse por la perfección mecánica". Esto significa que la IA puede compensar sus pobres habilidades estratégicas con su velocidad sobrehumana y precisión quirúrgica.

Finalmente, la inteligencia artificial y la inteligencia humana son tan diferentes que probablemente sería imposible crear un campo de juego nivelado entre los dos. Los cambios más pequeños en las reglas inclinarían rápidamente el juego a favor de un lado u otro en un grado que haría que la competencia fuera injusta.

Deberíamos buscar entornos y configuraciones donde podamos liberar y probar la IA en todo su potencial en lugar de ralentizarla con limitaciones humanas artificiales. ¿Qué podrían lograr los humanos y la IA cuando cooperan en lugar de competir?