Un nuevo piloto de carreras inteligente, se ha apoderado de las pistas del juego de carreras de carros Gran Turismo encabezando el tablero, entrando en las puntuaciones más altas. Un desarrollo que corrió en manos de Sony y que cambia la experiencia entre sus jugadores en el videojuego.
Los videojuegos han pasado de ser un simple entretenimiento, para convertirse en un espacio para desafiar y adquirir nuevas habilidades y destrezas. Ya sea el trabajo en equipo, agilidad mental, incluso, puede que hasta trabajar bajo presión, con el fin de cumplir una meta o algún reto.
Sin embargo, a medida que las personas desarrollan estas habilidades, la inteligencia artificial sigue su entrenamiento para hacerles el trabajo un poco difícil. Y es que, si un juego no tiene cierto grado de dificultad, es muy fácil perderle el interés.
El piloto de carreras inteligente de Sony
Recientemente, Sony dio a conocer que su grupo de investigadores desarrollaron un controlador de IA llamado GT Sophy. Un controlador que, aseguran es “confiablemente sobrehumano”. Con capacidad de vencer a los mejores pilotos humanos en Gran Turismo Sport en vueltas consecutivas.
Los pilotos de carreras de videojuegos, pueden coincidir en que, para conseguir un rendimiento en las pistas, deben apoyarse de una serie de atributos como velocidad y tiempo de reacción para dominar una máquina. Por lo que este desarrollo puede que a simple vista no parezca un gran avance.
Sin embargo, conocedores de inteligencia artificial, y carreras de videojuegos aseguran que este piloto de carreras inteligente representa un significativo avance. Ya que demuestra un claro dominio en tácticas y estrategias que los humanos logran desarrollar en la práctica.
El nuevo jugador de Gran Turismo Sport
El profesor de automóviles de Standford J. Christian Gerdes, dijo que “superar a los conductores humanos tan hábilmente en una competencia cara a cara representa un logro histórico para la IA”, en la revista Nature que viene acompañada de un artículo que describe el trabajo. Del mismo modo, señala que este avance puede tener un rol importante en el desarrollo de los vehículos automatizados.
En el entrenamiento de GT Sphy, se utilizó un método conocido como aprendizaje por refuerzo. Una metodología que cosiste en prueba y error donde el agente inteligente es liberado en un entorno sin instrucciones y es recompensado cuando alcanza ciertos objetivos. No obstante, este sistema de recompensa, fue desarrollado muy cuidadosamente por los investigadores de Sony.
Como, por ejemplo, ajustar las penalizaciones por colisión, con el fin de obtener un estilo de conducción lo suficientemente agresivo como para ganar la carrera. Mientras, al mismo tiempo, cuidaban que este agente no lograra intimidar al resto de competidores.
Mediante el modelo de aprendizaje por refuerzo, el agente GT Sophy, fue capaz de transitar en la pista de carreras tan solo un par de horas después de su entrenamiento. Solo le basto de un día a dos para conseguir mejor rapidez que el 95% de los pilotos en su conjunto de datos de entrenamiento. Luego de 45.000 horas totales de entrenamiento, demostró un rendimiento sobrehumano en tres pistas; Dragon Trail Seaside, Lago Maggiore GP y Circuit de la Sarthe.
Características del GT Sophy
Para conseguir la victoria en las carreras, este piloto se apoya de los conocimientos que posee sobre los recursos que tiene un impacto en las pistas. Como información precisa sobre la carga en cada neumático, el ángulo de deslizamiento de estos, así como otro estado. Respecto a sus entradas, estas se limitan en apenas 10 Hz. En comparación con la entrada máxima histórica de los humanos de 60 Hz.
En cuanto a los tiempos de reacción, GT Sophy respondió a eventos del entorno con apenas 23 – 30 ms. Mucho más rápido en comparación con los atletas que en promedio requieren 200 – 250 ms. Con el fin de compensar esto, los investigadores agregaron un retraso artificial. Con tiempos de reacción de 100 ms, 200 ms y 250 ms. Para demostrar su efectividad, se probó con tres de los mejores pilotos: Emily Jones, Valerio Galio e Igor Fraga. Pese a que ninguno pudo ganarle la carrera, sus emparejamientos los llevaron a descubrir nuevas tácticas.
