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Investigadores desarrollaron múltiples agentes de inteligencia artificial (IA) que pueden aprender a colaborar para vencer a múltiples enemigos en un juego informático de estrategia en tiempo real, mostró hoy un estudio de la University College de Londres.

Los agentes de IA han demostrado que pueden derrotar a los jugadores humanos más talentosos en Go y otros juegos de cartas. Pero en este estudio, los investigadores mostraron que múltiples agentes de IA pueden trabajar juntos para jugar StarCraft, considerado uno de los juegos más difíciles para computadora, con parámetros más allá de los del Go.

“Un gran desafío con StarCraft es que el número de agentes que juega es dinámico, lo que causa que los parámetros del modelo fluctúen de forma constante. Esto obliga a los agentes de IA a desarrollar sofisticados comportamientos mediante el aprendizaje de múltiples agentes, en lugar de utilizar un método de aprendizaje conjunto”, dijo Jun Wang, quien dirigió el estudio.

El descubrimiento ofrece una valiosa idea de la forma en la que los agentes de IA aprenden a comunicarse y coordinarse. Esto podría ayudar a los científicos a desarrollar la próxima generación de IA para uso en aplicaciones reales y a gran escala, a impulsar la IA actualmente utilizada en los mercados accionarios, a pronosticar los intereses de los usuarios, entre otros usos, según la universidad.

El descubrimiento crea “oportunidades para desarrollar mejores modelos para entender la forma en la que evolucionan las estructuras sociales y el idioma, o para pronosticar mejor los resultados económicos en los que cada agente de IA podría representar una compañía”, señaló Wang.

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