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Meta: Inteligencia Artificial para crear estrategias

El juego planteó un desafío para el agente de inteligencia artificial, ya que ganar requería que entendiera si sus oponentes estaban fanfarroneando o planeando estrategias de cierta manera para ganar el juego.

Meta ha entrenado a un agente de inteligencia artificial (IA) para jugar a un juego de mesa que consiste en chatear con otros jugadores para persuadirlos de que apoyen sus estrategias y luego traicionarlos. 

Aseguran que Cicerón AI podría tener aplicaciones generalizadas en un futuro cercano, entre las que se incluyen el desarrollo de asistentes virtuales más inteligentes con el uso combinado de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el razonamiento estratégico. Así lo ha confirmado la firma de Menlo Park mediante una publicación de blog.

Siguiendo esta misma estela, Meta aseguró en un artículo de investigación publicado en la revista académica Science que su Cicerón AI logró un rendimiento a nivel humano en el juego de mesa de estrategias Diplomacy. Así, en una liga en línea donde jugó 40 juegos contra 82 humanos logró clasificarse en el 10% superior de los participantes que jugaron más de un juego.

El juego planteó un desafío para el agente de inteligencia artificial, ya que ganar requería que entendiera si sus oponentes estaban fanfarroneando o planeando estrategias de cierta manera para ganar el juego. La Inteligencia Artificial necesitaba desplegar un cierto nivel de empatía mientras jugaba para formar colaboraciones con otros jugadores, algo que las IA no necesitaban hacer anteriormente en juegos como el ajedrez contra oponentes humanos.

Los agentes de Inteligencia Artificial han ido mejorando en los juegos de estrategia a lo largo de los años: en 1997, el software Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov, y en 2016, AlphaGo de DeepMind venció al mejor jugador de Go, Lee Sedol. Facebook también ha desarrollado otro motor de inteligencia artificial que puede superar a los humanos en el póquer.

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