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Investigadores del MIT crean un robot que supera a los humanos en juegos multijugador de roles ocultos

Investigadores del MIT crean un robot que supera a los humanos en juegos multijugador de roles ocultos

Los avances y avances de los juegos de múltiples agentes con IA casi se han convertido en la norma en los últimos años. Sin embargo, estos juegos aún no habían establecido métodos para abordar los desafíos de la vida real de la cooperación en equipo mientras se juega con o contra miembros del equipo inciertos o desconocidos.

Esto es crucial para los juegos multijugador de roles ocultos.

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Ahora, los investigadores del MIT han creado un bot que puede jugar y vencer a jugadores humanos en juegos interactivos multijugador en línea de roles ocultos.

Denominado DeepRole, el bot es un agente de aprendizaje por refuerzo de múltiples agentes que trabaja con inteligencia artificial (IA).

El bot y el juego

Este es un avance emocionante ya que DeepRole es el primer bot que puede vencer a los humanos en juegos en línea donde las lealtades de los jugadores no están claras al comienzo del juego.

Estructurado con un innovador "razonamiento deductivo" que se agrega a un algoritmo de inteligencia artificial que se usa normalmente cuando se juega al póquer, el bot puede razonar con acciones solo parcialmente observables. El bot luego determina si un jugador es un amigo o un enemigo.

Feliz de compartir en lo que hemos estado trabajando este año: un agente que puede interpretar a Avalon a nivel humano. Puede encontrar cooperadores en entornos adversarios para ganar el juego en una variedad de combinaciones de equipos. https://t.co/ehPMBu3FnF

- Jack Serrino (@ Detry322) 7 de junio de 2019

Jack Serrino, el primer autor del artículo y graduado del MIT en ingeniería eléctrica e informática, dijo: "Si reemplaza a un compañero de equipo humano con un bot, puede esperar una mayor tasa de victorias para su equipo. Los bots son mejores socios".

El coautor, Max Kleiman-Weiner, estudiante de posdoctorado del MIT en el Centro de Cerebros, Mentes y Máquinas, y el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas, agregó que "los seres humanos aprenden de los demás y cooperan con ellos, y eso nos permite lograr juntos cosas que ninguno de nosotros puede lograr solo. Juegos como "Avalon" imitan mejor los entornos sociales dinámicos que experimentan los humanos en la vida cotidiana. Tienes que averiguar quién está en tu equipo y quién trabajará contigo, ya sea tu primer día de jardín de infantes o otro día en tu oficina ".

Las noticias del MIT presentan nuestro trabajo sobre agentes de IA que aprenden a encontrar amigos y enemigos en un juego de múltiples agentes. Se presentará en # NeurIPS19 como charla destacada. @ Detry322https: //t.co/2YxqiBeodM

- Max Kleiman-Weiner (@maxhkw) 20 de noviembre de 2019

Algoritmo de IA de DeepRole

Los investigadores del MIT utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial en el bot llamado 'minimización de arrepentimiento contrafactual' (CFR). Este algoritmo resolvió cómo jugar un juego jugando repetidamente contra sí mismo.

En cada punto del juego, CFR usa un 'árbol de juego' de líneas y nodos que describen las posibles acciones futuras de todos los jugadores.

Los 'árboles de juego' representan todas las acciones posibles que puede realizar un jugador en el juego en cada punto de decisión.

Los investigadores del MIT jugaron DeepRole contra humanos en 4000 rondas diferentes del juego online: "The Resistance: Avalon". Como compañero de equipo y oponente, DeepRole venció constantemente a los jugadores humanos.

Los próximos pasos que están considerando los investigadores son desarrollar formas de enseñar al bot a comunicarse con otros jugadores durante un juego mediante el uso de texto simple.


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