La IA ‘AlphaStar’ de Google Deepmind logra aplastar a dos jugadores profesionales de Starcraft II

Todo el mundo sabe que el nivel de habilidad que se requiere para jugar competitivamente a Starcraft II es prácticamente inhumano, quedando la dominación mundial del título casi en exclusividad para los asiáticos. Pero se viene una nueva era a la que muchos temen, que es en la que las máquinas dominarán al hombre para finalmente sublevarnos a simples esclavos, ya que también podemos agregar al excepcional RTS de Blizzard a la lista de los juegos en donde una inteligencia artificial ha vencido a jugadores profesionales que dedican su vida a ellos.

Como no podía ser de otra manera, la IA en cuestión es Google DeepMind, y en diciembre [la información fue revelada en estas fechas] compitió contra Grzegorz “MaNa” Komincz y Dario “TLO” Wünsch de Team Liquid, venciéndolos en las dos rondas con 5 victorias contra 0 en cada una de ellas.

En las últimas horas, el evento fue transmitido a través de Twitch, en donde los participantes afirman haber estudiado juegos previos de DeepMind y se sienten confiados de poder hacer unos buenos partidos. Al comenzar los enfrentamientos, rápidamente notaron que DeepMind cambió totalmente su estrategia en relación a cómo venía jugando, lo que implicó un mayor desafío a la hora de anticipar sus movimientos.

DeepMind cuenta con información de las estrategias utilizadas en juegos anteriores por cada contrincante, por lo que cada vez es capaz de reproducir comportamientos más humanos y alejados de la típica respuesta robótica de estos programas. Pero el secreto del éxito de esta IA estuvo en que sorprendió a los jugadores con 5 diferentes “personalidades” (por decirlo de alguna manera) en cada una de las batallas, como si estuvieran jugando con 5 diferentes jugadores.

Por otro lado, la forma en que DeepMind analiza el terreno del enfrentamiento es diferente a la de los humanos, por más que resulte en respuestas más humanas, ya que no precisa del zoom o scroll para hacer foco en diferentes zonas y tomar decisiones, sino más bien, ve el mapa en forma general y puede reaccionar más rápidamente a cada situación.

“Los jugadores humanos deben administrar explicitamente una ‘economía de atención’ para decidir dónde enfocar la cámara,” dijo el equipo de DeepMind. “Igualmente, el análisis de los juegos de AlphaStar [el nombre que utilizó DeepMind en las partidas] sugiere que administra un enfoque implicito de atención. En promedio, se encarga de ‘contexto alterado’ alrededor de 30 veces por minuto,” escribió el equipo, asegurando que es una actitud similar a la de los jugadores.

El equipo concluyó que la clave de la victoria de DeepMind estuvo en las decisiones estratégicas, y no tanto en la capacidad superior de hacer clicks y reaccionar más rápidamente.

“Me impresionó ver a AlphaStar haciendo movimientos avanzados y diferentes estrategias a través de cada juego, usando un estilo de gameplay muy humano que jamás me hubiera esperado,” comentó Wünsch. “Me he dado cuenta de cuánto mi gameplay se apoya en forzar los errores y en la posibilidad de explotar las reacciones humanas, así esto ha puesto al juego en una nueva perspectiva para mi.”