Informática

Un simulador de inteligencia artificial consigue superar el test de Turing

Una de las escenas más famosas del cine pertenece a la película Blade Runner en la que un humanoide es sometido a un imaginario "test de Voight Kampff" para determinar si realmente se trata de un humano. Aunque la creación de robots humanoides progresa con relativa velocidad, está todavía lejos el día en que físicamente no distingamos a un humano de un androide. Sin embargo, en el campo de la inteligencia artificial la evolución va más adelantada y ya son muchos los casos en que los humanos sometidos al test de Turing consideran más humanos los resultados presentados por programas de inteligencia artificial que los presentados por seres humanos.

Un jugador virtual manejado por inteligencia artificial creada por científicos de la Universidad de Austin en Texas ha ganado el BotPrize por convencer a un jurado de que era más humano que la mitad de los seres humanos contra los que compitió.

El concurso fue patrocinado por 2K Games y fue creado dentro del mundo virtual de "Unreal Tournament 2004", un juego de combates en primera persona. Los ganadores fueron anunciados este mes en la Conferencia IEEE sobre Inteligencia Computacional y Juegos.

"La idea es evaluar cómo podemos hacer que los robots de juego, que son personajes controlados por algoritmos de IA parezcan tan humanos como sea posible", dijo Risto Miikkulainen, profesor de ciencias de la computación en la Facultad de Ciencias Naturales. Miikkulainen creador del robot, llamado UT^2 junto con los estudiantes de doctorado y Jacob Schrum e Igor Karpov.

En la competición los robots se enfrentan en un torneo unos contra otros y contra el mismo número de jugadores controlados por humanos y cada jugador intenta ganar puntos mediante la eliminación de sus adversarios. Cada jugador también tiene una "pistola de juzgar", además de su equipo habitual de armas. Ese arma se utiliza para etiquetar intuitivamente a los oponentes como humano o bot.

El robot que es calificado como más parecido a los humanos por los jueces humanos se lleva el premio. UT^2, que ganó un concurso de preparación el mes pasado, compartió los honores con MirrorBot, que fue programado por el rumano Mihai Polceanu. Ambos robots ganadores lograron una calificación del 52 por ciento, lo que significa que el 52% de las veces fuero calificados como "de comportamiento humano" por los jugadores humanos.

La victoria llega 100 años después del nacimiento del matemático y científico de la computación Alan Turing, cuya "prueba de Turing" se erige como una de las definiciones fundamentales de lo que constituye la verdadera inteligencia artificial. Turing argumentó que nunca sería capaz de ver la conciencia de una máquina, si es que pudiese llegar a existir tal cosa, por lo que la mejor medida de la "humanidad" de la máquina es comprobar si puede hacernos creer que es humano.

El modo de juego complejo y en entornos 3-D de "Unreal Tournament 2004" requiere que los robots guiados por la IA imiten a los seres humanos en muchos aspectos, incluyendo el combate caótico contra múltiples oponentes y la estrategia en un momento dado del juego. Incluso a conducta irracional típicamente humana puede, en algunos casos, ser imitada.

Simulador de inteligencia artificial
Momento de combate dentro del juego Unreal Tournament (Foto: Jacob Schrum)
"La gente tiende a perseguir con tenacidad oponentes específicos sin tener en cuenta si es el mejor", dijo Schrum. "Cuando los seres humanos se guían por el rencor, persiguen a un enemigo incluso cuando no les conviene. Podemos imitar ese comportamiento".

Con el fin de imitar más convincentemente la conducta humana, el equipo tiene un enfoque en dos direcciones. Algunos comportamientos se modelan imitando el comportamiento humano observado anteriormente, mientras que las conductas de batalla central se desarrollan a través de un proceso llamado neuroevolución, que funciona sobre redes neuronales de inteligencia artificial y que se inspira en el proceso biológico de la evolución.

En este proceso, las redes neuronales que progresan en un entorno determinado se mantienen y las menos aptas se eliminan. Los huecos en la población son llenados por copias mejoradas y ajustadas que son creadas modificando aleatoriamente (mutando) una copia de los supervivientes. La simulación se ejecuta para cuantas generaciones sean necesarias hasta que surgen redes que han adquirido el comportamiento deseado.