Los investigadores de la organización han creado al equipo A de los algoritmos, al que han bautizado como OpenAI Five. Cada algoritmo utiliza una red neuronal para aprender no solo cómo jugar el juego, sino también cómo cooperar con sus compañeros de equipo de IA. El equipo ya ha comenzado a derrotar a los jugadores aficionados de Dota 2 en las pruebas.
nSe trata de un enfoque importante y novedoso para la inteligencia artificial, ya que los algoritmos suelen funcionar de forma independiente. Los enfoques que ayudan a los algoritmos a cooperar entre sí podrían ser importantes para los usos comerciales de la tecnología. Los algoritmos de inteligencia artificial podrían, por ejemplo, formar equipos para superar a los oponentes en la negociación online o en las ofertas publicitarias. Los algoritmos colaborativos también pueden cooperar con los humanos.
nOpenAI ya había creado un algoritmo capaz de competir contra los mejores humanos en Dota 2 para un solo jugador. La nueva versión se basa en este trabajo, con algoritmos similares modificados para poder valorar tanto el éxito individual y como el del equipo. Los algoritmos no se comunican directamente, solo lo hacen a través del juego.
nEl cofundador de OpenAI Greg Brockman explica: "Lo que hemos visto implica que la coordinación y la colaboración pueden surgir de forma natural a partir de los incentivos". Y añade que cuanto el equipo sustituyó a un jugador humano por uno de los algoritmos, el resultado fue muy bueno. El responsable detalla: "Describió la experiencia como sentirse muy bien respaldado".
nDota 2 es un complejo juego de estrategia en el que equipos de cinco jugadores compiten para controlar una estructura dentro de un paisaje en expansión. Los jugadores tienen diferentes puntos fuertes, debilidades y roles, y el juego consiste en recolectar objetos y planear ataques, así como participar en combates en tiempo real.
nHacer que los programas de IA dominen los juegos de ordenador se ha convertido en una forma muy común de medir avances. DeepMind, una filial de Alphabet, desarrolló un famoso programa capaz de aprender a jugar el notoriamente complejo y sutil juego de mesa Go con una capacidad sorprendentemente humana. Después, la empresa logró que un programa relacionado se enseñara a sí mismo, desde cero, a dominar Go y el ajedrez simplemente jugando contra sí mismo.
nLas estrategias requeridas para Dota 2 están más definidas que en el ajedrez y el Go, pero el juego sigue siendo difícil, incluso para una máquina, porque no siempre es posible ver lo que hacen los oponentes y porque requiere trabajo en equipo.
nLos OpenAI Five aprenden jugando contra varias versiones de ellos mismos. Con el tiempo, los programas desarrollaron estrategias muy parecidas a las que los humanos usan: descubriendo formas de adquirir oro "cultivándolo", por ejemplo, y adoptando un rol estratégico particular o "carril" dentro del juego.
nLos expertos en IA afirman que se trata de un avance importante. "Dota 2 es un juego extremadamente complicado, por lo que incluso vencer a los expertos aficionados es realmente impresionante", señala el investigador de la Universidad Ca egie Mellon en Pittsburgh (EE. UU.) Noam Brown. "En particular, lidiar con información oculta en un juego tan grande como Dota 2 es un gran desafío", añade.
nBrown trabajó anteriormente en un algoritmo capaz de jugar al póquer, otro juego de información imperfecta, con habilidades sobrehumanas (ver La importancia (y dificultad) de que una máquina juegue al póker mejor que nosotros). El investigador afirma que si el equipo OpenAI Five puede vencer de forma consistente a los humanos, sería un logro importante para la IA. Sin embargo, señala que dado el tiempo que se necesita, los humanos podrían ser capaces de descubrir debilidades en el estilo de juego del equipo de IA.
nOtros juegos también podrían hacer que la IA mejore. Brown concluye: "El próximo gran desafío serían los juegos que involucran comunicación, como Diplomacia o Los colonos de Catán, donde el equilibrio entre la cooperación y la competencia es vital para el éxito".
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