IA AVANZADA
Uber ha sido uno de los nombres más repetidos durante los últimos meses en todo el mundo. Como sabéis, esta empresa internacional se dedica a proporcionar a sus clientes vehículos de transporte con conductor, a través de su software de aplicación móvil, que conecta los pasajeros con los conductores de vehículos. Se trata de una competencia directa al sector de los taxis, por lo que estos últimos han pedido durante los últimos meses una mayor regulación.
Pero aunque no es muy conocido, Uber no solo se dedica a prestar este tipo de servicios. En 2016 creó su propio laboratorio de Inteligencia Artificial, con el objetivo de apostar por un futuro lleno de coches autónomos. El objetivo de este centro eran tres: el desarrollo de formas de aprendizaje automático que necesiten menos datos, la formación de sistemas de inteligencia artificial que no sólo usen datos sino también reglas explícitas y el diseño de sistemas de aprendizaje automático que expliquen sus decisiones. En definitiva, directrices que apuntan a un sistema de control de coches autónomo.
A través de su blog el centro ha informado del desarrollo de una IA muy interesante. Se trata de un algoritmo que es especialmente bueno en la consecución de dos videojuegos de los 80 muy difíciles, Pitfall! y La Venganza de Montezuma. Aunque aún necesita un poco de ayuda de los seres humanos, la IA es capaz de acumular puntuaciones que ningún humano ha conseguido hasta la fecha.
La IA, llamada Go-Explore, cuenta con una nueva familia de algoritmos capaz de lograr puntuaciones de más de 2.000.000 en la Venganza de Montezuma y obtener una puntuación de más de 400.000 en Pitfall! Go-Explore resuelve todo el juego, es decir, los tres niveles únicos, y luego los niveles subsiguientes casi idénticos (que solo difieren en el tiempo de los eventos y la puntuación en la pantalla).
Uno de los secretos de esta IA es que es capaz de recordar intentos anteriores, por lo que puede aprender de sus propios errores mejor que cualquier otro jugador real. Aún así, el algoritmo necesitaba un empujón de los humanos, que le aconsejaron revisar áreas escondidas o revisar estrategias que pudo haber pasado por alto. Aun así, es un gran paso para la compañía.