Proyecto AIX: Utilizar Minecraft para construir más tecnología inteligente


2016 TechFest at Microsoft on March 8, 2016.

Entre algunos de los investigadores de Microsoft que trabajan en el Proyecto AIX se encuentran, de la parte superior izquierda, Fernando Díaz, Evelyne Viegas, David Bignell, Alekh Agarwal, Matthew Johnson, Akshay Krishnamurthy, Katja Hofmann y Tim Hutton. Foto: Scott Eklund/Red Box Pictures

En el laboratorio de Microsoft Research de la ciudad de Nueva York, que se asemeja a un loft debido a sus amplios espacios, cinco científicos computacionales pasan sus días buscando la manera de que un personaje de Minecraft escale una colina.

Esa podría ser una tarea bastante sencilla para algunas de las mentes más brillantes de este campo, hasta que se considera lo siguiente: El equipo trata de entrenar a un agente de inteligencia artificial para que aprenda a hacer cosas como escalar el punto más alto en el mundo virtual por medio de los mismos tipos de recursos que un humano tiene cuando aprende una nueva tarea.

Esto significa que el agente comienza sin saber nada sobre su ambiente o incluso qué tiene que conseguir. Necesita entender todo lo que lo rodea y descubrir lo que es importante – ir cuesta arriba – y qué no lo es, como si la colina es clara u oscura. Necesita superar mucha prueba y error, como caer en ríos o pozos de lava. Y necesita entender – a través de recompensas crecientes – cuándo ha conseguido todas o parte de sus metas.

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Fernando Díaz, Akshay Krishnamurthy y Alekh Agarwal utilizan AIX para investigación de IA. Foto: Scott Eklund/Red Box Pictures.

“Tratamos de programarla para que aprenda, que es lo opuesto a programarla para que cumpla tareas específicas”, comentó Fernando Díaz, investigador senior en el laboratorio de Nueva York y una de las personas que trabaja en el proyecto.

Este proyecto de investigación es posible gracias a AIX, una plataforma desarrollada por Katja Hofmann y sus colegas en el laboratorio de Microsoft Cambridge, en Reino Unido, y que se reveló al público hace unos días. AIX permite a los científicos computacionales utilizar el mundo de Minecraft como terreno de prueba para realizar investigaciones diseñadas para mejorar la inteligencia artificial.

Los investigadores de Microsoft utilizan AIX para su propia investigación y la han puesto a disposición de un pequeño grupo de investigadores académicos como una beta privada. Este verano, AIX estará disponible a través de una licencia de código abierto.

A Hofmann se le ocurrió la idea de AIX hace unos años, en parte debido a que estaba frustrada por las limitaciones de otras plataformas que utilizan juegos más simples y menos sofisticados para la investigación de inteligencia artificial.

Minecraft es ideal para la investigación de inteligencia artificial por la misma razón por la que es tan atractivo para los millones de fanáticos que entran a su mundo virtual cada día. A diferencia de otros juegos de computadora, Minecraft ofrece posibilidades infinitas a sus usuarios, que van desde tareas sencillas como caminar en busca de algún tesoro a tareas más complejas como construir una estructura con un grupo de compañeros de equipo.

“Minecraft es la plataforma perfecta para este tipo de investigación porque se trata de un mundo bastante abierto”, comentó Hofmann. “Pueden jugar en modo supervivencia, pueden ‘construir batallas’ con sus amigos, pueden hacer rutas, pueden implementar nuestros propios juegos. Es en verdad muy emocionante para la inteligencia artificial porque nos permite crear juegos que se alargan más allá de las habilidades actuales”.

De hacer a aprender

En los últimos años, los investigadores de inteligencia artificial se han vuelto bastante buenos para enseñar a las computadoras a realizar tareas específicas y en ocasiones complicadas. Las computadoras ahora pueden entender el habla y traducirla. Pueden reconocer imágenes y escribir descripciones acerca de ellas.

Pero a pesar de todos esos avances, las computadoras todavía no son tan buenas para lo que los investigadores llaman inteligencia general, que es más parecida a la matizada y compleja manera que tienen los humanos para aprender y tomar decisiones. Un algoritmo de computadora podría ser capaz de tomar una tarea y hacerla tan bien o incluso mejor que un adulto promedio, pero no puede competir con la manera en la que un infante toma todo tipo de estímulos externos – luz, olor, tacto, sonido, inquietud – y aprender que si lloras, es posible que mamá te alimente.

“Las cosas que parecen bastante sencillas para nosotros son en realidad las cosas que son bastante difíciles para la inteligencia artificial”, comentó Robert Schapire, investigador principal en Microsoft Research, que es parte del equipo que utiliza AIX en el laboratorio de Microsoft en Nueva York.

Hoffman comentó que los investigadores de inteligencia artificial son capaces de tomar pequeñas rebanadas de toda esa conciencia total y construir herramientas que hagan una cosa, como reconocer palabras, pero no han podido combinarlas en la manera en que los humanos lo hacen sin el menor esfuerzo. Ella mencionó que esto es en parte debido a que no sabemos cómo los humanos combinan esos sentidos.

“Todavía no nos entendemos muy bien”, comentó.

2016 TechFest at Microsoft on March 8, 2016.

David Bignell, Tim Hutton, Katja Hofmann y Matthew Johnson trabajan en el proyecto AIX. Foto por: Scott Eklund/Red Box Pictures.

De la teoría a la práctica

Hay una buena cantidad de investigación teórica referente a la inteligencia artificial general, pero los investigadores siempre han estado limitados por las maneras prácticas de probar sus sistemas.

Construir un robot y tratar de enseñarle a escalar una colina real es costoso y poco práctico; a diferencia de Minecraft, tendrían que reparar o reemplazar el robot con otra costosa máquina cada vez que cayera a un río.

Tampoco es tan sencillo probar la investigación de inteligencia artificial general en sistemas que la gente utiliza en el mundo real. Los antecedentes de Hofmann están en cómo hacer que la búsqueda sea más un asistente inteligente y no tan sólo un sistema de recopilación de información, pero ella comentó que un problema con probar sus teorías en escenarios reales es que millones de personas dependen de los motores de búsqueda para trabajar de una manera predecible.

“Probar algo de esto en la práctica es complicado y esa es una de las principales motivaciones para construir la plataforma”, comentó Hofmann.

La plataforma de Minecraft tenía un atractivo especial porque permite a los jugadores tomar decisiones bastante complejas que tienen consecuencias, y agregar más y más elementos de dificultad conforme mejoran. También permite a los usuarios trabajar en conjunto, lo que podría ayudar a los investigadores para experimentar la manera en la que podrían trabajar en conjunto los humanos y los agentes con inteligencia artificial.

“Es un pequeño parque digital para la inteligencia artificial”, comentó Díaz. “Es un ambiente en el cual podemos desarrollar un algoritmo para enseñar a una inteligencia artificial joven que aprenda diferentes conceptos en el mundo”.

Avances en toda la investigación sobre inteligencia artificial

Desde el principio, Hofmann comentó que la meta con AIX era construir un sistema que pudiera ser útil tanto para la propia investigación de Microsoft como para la amplia comunidad de investigadores en inteligencia artificial.

“Buscamos oportunidades en donde podamos ayudar a acelerar el ritmo de la innovación en inteligencia artificial de una manera que sea muy cercana al mundo real, con experiencias reales y datos reales”, mencionó Evelyne Viegas, directora de alcance de inteligencia artificial en Microsoft Research.

La plataforma de AIX consiste en una modificación para la versión Java y código que ayudan a los agentes de inteligencia artificial a tener conciencia de y actuar en el ambiente de Minecraft. Los dos componentes pueden correr en OS Windows, Linux o Mac, y los investigadores pueden programar a sus agentes en cualquier lenguaje de programación que les acomode.

Matthew Johnson, el líder de desarrollo del proyecto, que también trabaja en el laboratorio de Microsoft en Reino Unido comentó que el equipo desarrolló el sistema con la esperanza de que pudiera atraer a un amplio rango de investigadores académicos y motivados amateurs, con cualquier nivel de habilidades de programación, antecedentes y metas. Dicho lo anterior, la plataforma está pensada para investigación en varias formas de inteligencia artificial y no es un producto de consumo.

“Nuestro foco, desde el principio, ha estado en asegurarnos de que hay la barrera más baja posible para la innovación”, finalizó Johnson.

Comments (1)
  1. aw dice:

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