Campeones automáticos

Los pilotos digitales triunfan en un realista juego de carreras.

Un sistema de inteligencia artificial aprendió a compartir la carretera (y a ganar) en el videojuego Gran Turismo Sport. [JON FEINGERSH/GETTY IMAGES]

Para tomar una curva por la trazada más rápida sin perder el control, los pilotos de carreras deben ejecutar una secuencia de acciones calculadas con precisión: frenar, girar el volante y acelerar. El proceso depende de los límites de fricción, que se rigen por leyes físicas conocidas. Y los vehículos autónomos pueden programarse para que, en función de esas leyes, circulen lo más rápido posible. Sin embargo, la cosa se complica cuando el piloto automatizado ha de compartir el espacio con otros coches. Un equipo de científicos ha solucionado el problema en el mundo virtual, entrenando un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para que logre vencer a competidores humanos en Gran Turismo Sport, un videojuego de carreras de extraordinario realismo. Los resultados podrían aportar valiosa información para el diseño de vehículos autónomos.

La inteligencia artificial ya ha derrotado a jugadores humanos en algunos videojuegos, como Starcraft II y Dota 2. No obstante, Gran Turismo Sport presenta diferencias significativas, repara Peter Wurman, director de Sony AI (la división de IA de Sony) en Norteamérica  y coautor del nuevo estudio, publicado en Nature. «En la mayoría de los juegos, el entorno define las reglas y protege a cada usuario del resto», explica. «Sin embargo, en una carrera, los coches se encuentran muy cerca unos de otros y existe un protocolo muy elaborado que debe enseñarse a los pilotos automatizados. Para ganar, han de tener respeto por sus rivales, pero también deben mantener su trazada y evitar los adelantamientos.»

Los investigadores de Sony AI enseñaron al programa los pormenores del juego mediante una técnica denominada aprendizaje por refuerzo profundo. Los científicos «recompensaban» al algoritmo por determinados comportamientos, como no salirse de la pista, mantener el control del vehículo y respetar las normas de la competición (evitar los choques, por ejemplo). Después, dejaron que el programa lograra esos objetivos por sí mismo. Así, desarrollaron distintas versiones de la IA, llamada Gran Turismo Sophy (GT Sophy), de forma que cada una aprendió a conducir un coche específico en un circuito concreto. A continuación, los investigadores midieron las fuerzas de algunas de esas versiones con campeones humanos de Gran Turismo Sport.

En la primera prueba, que tuvo lugar el pasado mes de julio, las personas obtuvieron la mayor puntuación global por equipos. En la segunda, realizada en octubre de 2021, triunfaron las versiones de la IA, que lograron las  vueltas más rápidas y vencieron como equipo a sus rivales humanos, además de ganar cada una de las carreras.

Los jugadores humanos parecieron tomarse la derrota con filosofía e incluso disfrutaron com­pitiendo contra la IA. «Algunos pilotos nos dijeron que habían aprendido cosas nuevas gracias a las maniobras de Sophy», comenta Erica Kato Marcus, directora de estrategia y colaboración de Sony AI.

«Las trazadas que seguía la IA eran muy arriesgadas. Yo quizá podría tomarlas una vez, pero me parecían tan complicadas que nunca lo intentaría en una carrera», señala Emily Jones, que en 2020 fue finalista mundial en el Campeonato de Gran Turismo (competición certificada por la Federación Internacional del Automóvil) y más tarde corrió contra GT Sophy. Aunque Jones admite que se sintió algo impotente al competir contra la IA, describe la experiencia como impresionante. «En automovilismo, como en muchos otros deportes, se trata de acercarse lo máximo posible a la vuelta perfecta aunque nunca llegues a alcanzarla», explica Jones. «Con Sophy, me pareció una locura presenciar la vuelta perfecta. Era imposible ir más rápido.»

El equipo de Sony continúa perfeccionando la IA y aspira incluso a desarrollar una versión que pueda competir con cualquier coche y en cualquier circuito del juego. También espera colaborar con los creadores de Gran Turismo Sport para incorporar en futuras actualizaciones una versión menos invencible de la IA.

Dado que Gran Turismo Sport simula de forma realista los vehículos y circuitos del mundo real (así como los parámetros físicos específicos por los que se rigen), la reciente investigación podría aplicarse en otros ámbitos, más allá de los videojuegos. «Un aspecto interesante y que lo diferencia del juego Dota es que su entorno se basa en la física», opina Brooke Chan, ingeniera de software de la empresa OpenAI y coautora del proyecto OpenAI Five, que venció a los humanos en Dota 2. Cuando una IA se entrena para competir en Gran Turismo Sport, aprende a entender mejor el mundo físico, añade Chan, que no participó en el estudio de GT Sophy.

«Gran Turismo Sport es un simulador excelente: está ludificado en algunos sentidos, pero representa con fidelidad muchas de las diferencias que existen entre los distintos coches y circuitos», señala J. Christian Gerdes, ingeniero mecánico de la Universidad Stanford ajeno al estudio. «En mi opinión, esto es lo más parecido a publicar un artículo que demuestre que una IA es capaz de competir mano a mano con los seres humanos en un entorno automovilístico.»

No obstante, en una carretera física, la situación es muy distinta. «En el mundo real, hay que lidiar con elementos como ciclistas, peatones, animales, objetos caídos de camiones, el mal tiempo o las averías», advierte Steven Shladover, experto en automatización de vehículos de la Universidad de California en Berkeley que tampoco tomó parte en el estudio. «Nada de eso aparece en los juegos.»

Puesto que GT Sophy calcula la trayectoria más rápida sin descuidar la interacción con las personas, a menudo imprevisibles, sus logros podrían ser de utilidad en otros ámbitos donde cooperan seres humanos y sistemas automatizados, asegura Gerdes. Más allá de la conducción automatizada, esa capacidad podría facilitar algún día las interacciones que tienen lugar, por ejemplo, en la cirugía robótica o con los aparatos que ayudan en las tareas domésticas.

El éxito de GT Sophy también pone en entredicho ciertos supuestos sobre la forma en que se programan los coches autónomos, añade Gerdes. Un gran número de vehículos automatizados perfeccionan sus movimientos (como tomar una curva rápidamente sin derrapar) siguiendo las leyes físicas incorporadas en su programación, mientras que GT Sophy los optimizó gracias al entrenamiento de la IA.

«Creo que la conclusión que deben extraer los desarrolladores de vehículos autónomos es que quizás haya que revisar algunas de nuestras ideas preconcebidas, como que ciertas cuestiones se resuelven mejor aplicando la física», concluye Gerdes. «La inteligencia artificial también podría resultar útil en ese sentido.»

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