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Después de 25 millones de juegos, los agentes de IA que jugaban a las escondidas habían dominado cuatro estrategias básicas de juego. Los investigadores esperaban esa parte.

Después de un total de 380 millones de juegos, los jugadores de IA desarrollaron estrategias que los investigadores no sabían que eran posibles en el entorno del juego, que los investigadores habían creado ellos mismos. Esa fue la parte que sorprendió al equipo de OpenAI , una empresa de investigación con sede en San Francisco.

Los jugadores de IA aprendieron todo a través de una técnica de aprendizaje automático conocida como aprendizaje de refuerzo . En este método de aprendizaje, los agentes de IA comienzan tomando acciones aleatorias. A veces, esas acciones aleatorias producen los resultados deseados, lo que les otorga recompensas. Mediante prueba y error a gran escala, pueden aprender estrategias sofisticadas.

Fuente: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/artificial-intelligence/ai-agents-startle-researchers-with-unexpected-strategies-in-hideandseek

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