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Estudiante de juegos, nueva inteligencia artificial que aprende a jugar a más juegos.

SY

Tras abandonar la compañía Google DeepMind, un equipo de desarrollo ha seguido trabajando en la materia, ahora en la empresa Midjourney.

Han publicado un nuevo logro en la revista Science Advances: Student of Games: A unified learning algorithm for both perfect and imperfect information games (15 noviembre 2023), por Martin Schmid, Matej Moravčík, Neil Burch, Rudolf Kadlec, Josh Davidson, Kevin Waugh, Nolan Bard, Finbarr Timbers, Marc Lanctot, G. Zacharias Holland, Elnaz Davoodi, Alden Christianson &,Michael Bowling.

Su programación se llama Student of Games (Estudiante de juegos) y es capaz de aprender a jugar, y muy bien, a juegos como Ajedrez y Go, pero también a juegos de información no perfecta, donde no toda la información es pública en la partida, como el Póquer Texas Hold’em y el clásico juego de mesa Scotland Yard de Dorothy Garrels, Fritz Ifland, Manfred Burggraf, Werner Scheerer, Werner Schlegel & Wolf Hoermann. En el Póquer además aprende a farolear y no apostar siempre de la misma forma en función solo de la calidad de su mano de cartas, pues de lo contrario sabe que su forma de jugar se vuelve previsible y por tanto no efectiva.

Otros algoritmos de IA como el de AlphaZero ya permitían al ordenador aprender a jugar con solo leer las reglas de un juego, y mejorar sus fiabilidades practicando partidas hasta alcanzar un altísimo nivel (en cuestión de horas). Así ocurría con el Ajedrez o el Go donde las computadoras son ya imbatibles al nivel humano. Recordemos que Google DeepMind también ya consiguió que R-NaD esté programada para jugar a nivel experto al clásico juego de mesa Stratego (Hermance Edan & Jacques Johan Mogendorff), que también tiene información, pero con algoritmos específicos y no de búsqueda global. El avance de la IA Student of Games hasta otros juegos con información oculta o imperfecta con una estrategia general es un paso adelante más en la capacidad intelectual de las máquinas.

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