¿Máquina o humano?

En la competición BotPrize, una adaptación del test de Turing al mundo de los videojuegos, jugadores humanos y bots artificiales entablan un combate a muerte todos contra todos en el videojuego de acción en primera persona Unreal Tournament 2004/. Además de participar en la lucha, los humanos han de identificar cuáles de sus oponentes son bots. La manera de jugar de un bot resultará indistinguible de la de un humano si logra engañar a los jueces en más de un 50 por ciento de las ocasiones. En la última edición de BotPrize, CC-Bot2, diseñado por el equipo Conscious-Robots, alcanzó el mejor resultado hasta la fecha: fue confundido con un humano un 31,82 por ciento de las veces.

Para crear personajes de videojuegos más realistas, los investigadores se basan en modelos cognitivos de la mente.

La consciencia artificial constituye un campo de investigación multidisci­plinar cuyo objetivo consiste en compren­der los mecanismos que originan la cons­ciencia en el cerebro humano y replicarlos en dispositivos artificiales. Una de sus nu­merosas aplicaciones se orienta hacia el desarrollo de agentes artificiales, como ro­bots autónomos o personajes de videojue­gos, cuyo comportamiento emule al de un ser humano.

Para decidir si la conducta de una máquina resulta tan inteligente como la de un humano, el matemático Alan Turing describió hace más de 60 años la prueba que hoy se conoce como test de Turing. En su versión original, consiste en pedir a una persona, que actúa a modo de «juez», que converse por escrito y me­diante un terminal con dos interlocuto­res sin identificar: una máquina y un ser humano. Si, después de charlar con am­bos durante un tiempo razonable, el juez no logra adivinar quién es quién, la má­quina puede ser considerada tan inteli­gente como una persona. Hasta la fecha, ninguna máquina ha superado el test de Turing.

La competición anual BotPrize cons­tituye una adaptación del test de Turing clásico al mundo de los videojuegos. Los participantes han de diseñar un bot (un jugador artificial) que engañe a los jueces y les haga creer que es un humano. Hom­bres y máquinas se enfrentan en Unreal Tournament 2004, un videojuego de dis­paros en primera persona. En la tercera edición de BotPrize, celebrada en Copen­hague en agosto de 2010 como parte de la conferencia internacional IEEE Computational Intelligence and Games, la victoria fue para el equipo Conscious- Robots, integrado por los autores. Aun­que nuestro bot no superó esta versión moderna del test de Turing (no fue total­mente indistinguible de los jugadores humanos), logró alcanzar la «tasa de hu­manidad» más alta hasta la fecha: los jueces confundieron a nuestro bot con un humano en el 31,82 por ciento de las oca­siones. Superar el test de Turing equivale a engañar a los jueces un 50 por ciento de las veces.

El diseño de CC-Bot2, el bot ganador, se basa en la arquitectura cognitiva CERA-CRANIUM, la cual se fundamenta en diversos modelos cognitivos de la mente. A diferencia de las arquitecturas de con­trol clásicas, CERA-CRANIUM emplea un modelo computacional de la consciencia que se encarga de determinar en cada instante el contenido consciente de la mente del bot. Dicho contenido constitu­ye el foco atencional del personaje y mo­dula su toma de decisiones.

El comportamiento de CC-Bot2 duran­te el juego resulta de la interacción de múltiples procesos que se ejecutan de forma concurrente y que pugnan por par­ticipar en un espacio común de trabajo: la memoria a corto plazo. Los diferentes procesadores compiten y colaboran entre ellos para colocar bajo el foco atencional del bot los contenidos que generan, de forma que estos se empleen en la toma de decisiones. Algunos ejemplos típicos de este tipo de procesadores son los de­tectores de ataques enemigos, los de obs­táculos, los planificadores de movimien­to o el seleccionador de la mejor arma o munición.

La característica fundamental de CC- Bot2 reside en que su comportamiento no obedece a una programación previa, sino que emerge de forma dinámica a partir de la situación del entorno y el procesamiento de esa información. El nivel de activación de los procesadores se recalcula de manera constante y crece de acuerdo con su utilidad esperada. Gra­cias a dicho mecanismo, CC-Bot2 toma sus decisiones con más «sentido común» que otros bots: por ejemplo, se centra en responder al fuego enemigo cuando tiene suficiente munición y no se distrae ha­ciendo acopio de más munición de la necesaria.

Artículo publicado en Investigación y Ciencia nº 416, sus autores son Raúl Arrabales Moreno y Jorge Muñoz Fuentes del Departamento de informática Universidad Carlos III de Madrid.