La IA de Microsoft ha batido el récord del mundo de Ms. Pac-Man porque puede. Y para demostrar algo, supongo.

¿Cómo demostrar los avances conseguidos por una Inteligencia Artificial? Es más difícil de lo que parece, la verdad; es necesario algo que el público general conozca, para tener clara una referencia con la que comparar sus logros.

Jugar a Pac-Man es mas difícil de lo que parece

Anunciar que una IA ha conseguido resolver un complejo problema que nadie es capaz de solucionar es complicado de vender porque no tiene esa referencia. En cambio, si dices que tu IA es la mejor jugando a juegos de Atari, o es capaz de vencer a los mejores jugadores de Go, es algo que la mayoría entenderá.

Y si hay algo que la mayoría entiende, eso es Pac-Man; el que fuera el juego más popular sobre la faz de la tierra, cualquiera puede cogerlo y jugarlo. La idea es simple, come todos los puntos pequeños de la pantalla evitando a los fantasmas que te persiguen; come un punto grande, y durante un tiempo serás invulnerable y podrás comer fantasmas.

Es algo fácil de entender, ¿verdad? Pero si nunca has jugado a un juego, no te explican las reglas, y ni siquiera sabes lo que estás viendo, es algo más complicado.

La IA de Microsoft demuestra su potencial con un juego

Ahí es donde reside el logro de la IA desarrollada por Maluuba, una startup comprada por Microsoft este mismo año. Su sistema ha sido capaz de aprender por si solo a jugar a Ms. Pac-man, la clásica secuela del Pac-Man original. Además, es la versión de Atari 2600, no la arcade; el motivo, que no es tan predecible como el primer juego.

Y lo ha conseguido con una arquitectura basada en recompensas. El sistema está dividido en 150 “agentes” que se centran en tareas concretas; hay algunos que se centran en los puntos pequeños, hay otros que se fijan en los fantasmas, etc.

Por encima de todos hay un agente que recibe sugerencias de los agentes inferiores; si la sugerencia tiene éxito, el agente recibe su “recompensa”, indicándole que siga haciendo eso mismo.

Es el agente superior el que decide dar más importancia a un agente u a otro dependiendo de la intensidad de sus recomendaciones.

Por ejemplo, puede que 100 agentes recomienden ir a la derecha para conseguir un punto; pero si hay sólo 3 agentes que recomiendan con fuerza ir a la izquierda, porque hay un fantasma a la derecha, entonces se hará lo que estos dicen.

Es un sistema muy interesante que tiene usos en muchas más tareas aparte de los videojuegos. Sobre todo en situaciones impredecibles que no sigan el manual.

Por lo pronto, el sistema ha conseguido batir el récord de Ms. Pac-Man llegando a la máxima puntuación posible, 999 990 puntos; superando la puntuación de 933 580 puntos conseguida en 2006 por Abdner Ashman (que también tiene el primer puesto en Jr. Pac-Man, aunque “sólo” el 23 en el Pac-Man original).