El nou gran repte de la intel·ligència artificial: col·laborar amb si mateixa

L'última competició de Microsoft intenta buscar les millors estratègies perquè diferents sistemes cooperin entre si per aconseguir els resultats òptims. El mecanisme ideal per aconseguir-ho ha consistit a combinar diversos enfocaments d'entrenament, però cap sembla el millor. Vídeo.

Barallar-se contra un porc, encara que sigui virtual, resulta molt més fàcil si es té l'ajuda d'un amic. Aquesta és la conclusió a què ha arribat un concurs organitzat per uns investigadors de Microsoft per provar com els sistemes d'intel·ligència artificial (IA) poden cooperar entre ells per resoldre problemes difícils. Però com es col·labora amb aquest company antiporcs és una altra qüestió.

La competició aborda una àrea de la intel·ligència artificial que ha rebut poca atenció fins ara. Els investigadors d'IA solen desenvolupar programari capaç de realitzar una tasca humana específica, com jugar a escacs o al Go, per mesurar el seu rendiment en funció de la capacitat de derrotar un jugador humà. No obstant això, una gran part de la intel·ligència humana implica comunicació, intel·ligència social i la teoria de la ment, que és la capacitat d'interpretar i anticipar-se a les intencions d'un altre ens intel·ligent.

El projecte dóna pistes sobre com els éssers humans i els sistemes d'intel·ligència artificial podrien arribar a col·laborar algun dia per aconseguir més que la suma de les parts. "Això forma part d'una tendència més àmplia de replantejar la intel·ligència artificial com una intel·ligència augmentada en lloc de com una simple intel·ligència artificial", explica el director executiu de l'Institut Allen per a la Intel·ligència Artificial, Oren Etzioni.

Per al concurs de Microsoft, els sistemes d'intel·ligència artificial van treballar junts dins del Projecte Malmö, una versió especial del joc obert per ordinador Minecraft. Un investigador de Microsoft va dissenyar aquest entorn per importar i executar proves per tècniques diferents d'intel·ligència artificial. Faran falta molts més avenços perquè els sistemes d'IA siguin capaços de formar equips, però el concurs ofereix una manera de provar algunes idees.
Per a la competició, els agents havien d'intentar controlar i atrapar un brau porc virtual, ja fos pel seu compte o amb l'ajuda un altre sistema. Els millors equips del Repte d'IA Col·laborativa Malmö van utilitzar mètodes avançats de l'aprenentatge automàtic com l'aprenentatge profund per aconseguir que els seus sistemes aprenguessin a treballar en equip. Per això van ser necessàries grans quantitats de dades. Però alguns participants també es van decantar per enfocaments més antics i menys populars que impliquen entrenar al sistema amb informació codificada a mà.
Els guanyadors del concurs, un equip de la Universitat d'Oxford (Regne Unit), van utilitzar l'aprenentatge reforçat, una mena de aprenentatge automàtic inspirat en la forma en què aprenen els animals a través de l'experimentació. Els seus agents rebien un reforç positiu cada vegada que aconseguien doblegar el porc de manera col·laborativa.

La investigadora principal del projecte Malmö de Microsoft, Katja Hofmann, assenyala que molts equips van combinar diferents enfocaments. "Cap enfocament per si sol s'ha posicionat com a clar guanyador", assegura, i afegeix que és probable que els enfocaments híbrids "ofereixin els camins més prometedors per a futures investigacions".
El desafiament de la lluita contra porcs es basa en un experiment mental conegut com la caça del cérvol, que explora conceptes de la teoria de jocs, una branca de les matemàtiques que s'ocupa de la cooperació i les estratègies de negociació. La idea és que dos caçadors han de decidir entre caçar individualment o treballar en equip per aconseguir fer-se amb un cérvol. Els millors equips del repte, en funció de les puntuacions obtingudes i la novetat dels seus treballs, rebran una beca d'investigació de 18.000 euros i una plaça a l'Escola d'Estiu d'Investigacions d'IA de Microsoft.

El professor de la Universitat de Washington (EUA) Peter Sundays, que estudia l'aprenentatge automàtic i la mineria de dades, adverteix que l'entrenament del programari d'intel·ligència artificial dins d'entorns simulats té els seus inconvenients. El programari pot optimitzar massa per aquest entorn concret, el que pot tornar-inútil en un context del món real, explica. Tot i que els mons simulats més sofisticats estan començant a evitar aquest fenomen.
Sundays afegeix que la cooperació entre éssers humans és tan complexa i subtil que resulta difícil imaginar que el projecte de Microsoft aconsegueixi reproduir-la. No obstant això, tot i cert escepticisme, se sent encoratjat pel projecte. L'expert conclou: "Seguim en els primers dies d'aquest sector, i Minecraft és un entorn amb moltes possibilitats. [És] més ric que les coses que s'han utilitzat abans i, per descomptat, sembla que val la pena intentar-ho".

Font: MIT Technology Review