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Los cerebros resuelven juegos desconocidos con búsqueda limitada
Un estudio con más de 1.000 personas encontró que los humanos resuelven juegos desconocidos con una búsqueda mental limitada, lo que ofrece una vía para una IA más eficiente.
Imagen: iXBT
Las personas que se enfrentan a reglas desconocidas no calculan cada posible resultado. En su lugar, simulan rápidamente un número limitado de jugadas probables, un hallazgo que podría ayudar a crear sistemas de inteligencia artificial más eficientes.
Un estudio publicado en Nature examinó cómo toman decisiones las personas en situaciones que nunca habían encontrado antes. Los investigadores crearon 121 nuevos juegos estratégicos y siguieron cómo los participantes evaluaban las reglas, realizaban las jugadas iniciales y predecían las acciones de los oponentes sin experiencia previa.
Los juegos digitales usaban un formato de cuadrícula similar al tres en raya, pero variaban en tamaño del tablero, reglas y condiciones de victoria. En algunas versiones, formar una línea significaba victoria; en otras, significaba derrota. Más de 1.000 participantes formaron parte de varios grupos.
El primer grupo inspeccionó un tablero vacío y leyó las reglas antes de evaluar cuán justo e interesante parecía cada juego, sin hacer una jugada. El segundo grupo jugó los juegos desconocidos, mientras que el tercero observó a los novatos y predijo sus siguientes acciones.
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El modelo Intuitive Gamer
Para modelar el razonamiento humano, los investigadores construyeron un sistema informático llamado Intuitive Gamer. Probó varias jugadas posibles, pero evaluó solo sus consecuencias inmediatas —por ejemplo, si una jugada acercaba al jugador a la victoria o bloqueaba a un oponente.
Las decisiones del modelo se parecían a las tomadas por los participantes. Según el estudio, las personas ante una situación desconocida no realizan una búsqueda exhaustiva. Usan un pequeño número de simulaciones mentales rápidas para seleccionar una acción que sea suficientemente buena.
Los investigadores describen esto como una estrategia de toma de decisiones sistemática y adaptativa. El razonamiento humano no es ni aleatorio ni se basa en comprobar todas las posibilidades, un enfoque que requeriría tiempo y recursos computacionales excesivos.
Los hallazgos sugieren que los modelos de inteligencia artificial que usan estrategias de predicción simplificadas podrían tomar decisiones coherentes en situaciones nuevas mientras consumen muchos menos recursos computacionales que los sistemas diseñados para analizar cada posible resultado.
Frontier Editor
Dan is our resident futurist, covering electric mobility, space exploration, and the smart home. He's interested in atoms just as much as bits. Whether it's a new battery chemistry, a reusable rocket, or a protocol that finally makes IoT devices talk to each other, Dan breaks down the engineering that pushes humanity forward.
vía iXBT
