¡Increíbles técnicas de bolos inventadas por AI!

Contenido

• Introducción
• Descripción del algoritmo PPO
• El desafío en el juego de bolos
• Construyendo el cuerpo del personaje
• Definiendo una función de recompensas
• La interfaz del personaje AI
• El sistema de recompensas
• La importancia de la velocidad en el lanzamiento
• La posición de la cabeza y su influencia
• Los resultados del entrenamiento inicial
• La importancia de maximizar la puntuación
• Optimizando la función de recompensas
• Esperando los resultados finales
• Logrando un AI eficiente en el lanzamiento
• Desafíos adicionales en el juego de bolos
• La cirugía cerebral del AI
• Probando la integración de nuevos elementos
• Conclusiones finales

🎳 ¡Aprende a jugar a los bolos con un personaje AI!

¡Bienvenido a nuestro emocionante vídeo donde aprenderás a construir un personaje AI capaz de jugar a los bolos de manera eficiente! En este video, vamos a utilizar el algoritmo PPO para enseñar a nuestro personaje AI a ser un experto en los bolos. ¡Así que prepárate para explorar los entresijos de este fascinante desafío!

Introducción

En el vídeo anterior, creamos una IA inspirada en Spider-Man utilizando el algoritmo PPO. Pero ese algoritmo es tan poderoso y versátil que sería una lástima usarlo solo una vez en nuestro canal. Así que en este video, vamos a utilizar el algoritmo PPO nuevamente para ayudar a nuestro personaje AI a convertirse en un maestro del juego de bolos.

Descripción del algoritmo PPO

Antes de sumergirnos en el juego de bolos, repasemos brevemente qué es el algoritmo PPO. PPO, que significa Proximal Policy Optimization, es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo reforzado y adaptable. Utiliza la idea de la política proximal para optimizar la forma en que un agente interactúa con su entorno y aprende a realizar tareas específicas.

El desafío en el juego de bolos

Ahora imaginemos que estás en una bolera con un viejo acuario y un menú cuestionable. El objetivo es derribar los 90 bolos, pero solo es necesario derribar los 10 del medio. Parece fácil, ¿verdad? Pero hay un problema: has olvidado cómo caminar y realizar cualquier otra acción.

Este problema es el punto de partida de nuestro desafío en el juego de bolos. Nuestro objetivo es enseñarle a nuestro personaje AI a realizar los movimientos necesarios para lanzar la bola de bolos y derribar los bolos de manera eficiente.

Construyendo el cuerpo del personaje

Lo primero que debemos hacer es desarrollar el cuerpo de nuestro personaje AI. En este caso, nuestro personaje es una marioneta con 12 articulaciones y 13 huesos. Aunque esto es un poco menos de lo habitual, debería ser suficiente para lograr nuestro objetivo. La clave es asegurarse de que todas las partes del cuerpo tengan el peso Correcto y que estén equilibradas para imitar el movimiento de una persona real.

Definiendo una función de recompensas

Una vez que tenemos el cuerpo del personaje AI, necesitamos definir una función de recompensas. Esta función será esencial para guiar el comportamiento del personaje y asegurarnos de que se comporte de la manera que queremos.

En el caso del juego de bolos, podemos otorgar recompensas al personaje AI por mantener la bola dentro de un rango específico. También podemos recompensarlo por hacer que la bola se mueva por el pasillo en cada cuadro. cuanto más rápido se mueva la bola hacia adelante, mayor será la recompensa.

También podemos agregar una recompensa proporcional a la posición de la cabeza del personaje AI. Esto incentivará al personaje a mantenerse lo más alto posible, lo que podría resultar beneficioso en el juego de bolos.

La interfaz del personaje AI

Ahora que hemos definido la función de recompensas, necesitamos establecer la interfaz para el personaje AI. Básicamente, para cada articulación, le diremos al personaje AI su posición, velocidad, velocidad angular y el ángulo al que apunta. Además, le daremos control sobre el ángulo al que intenta apuntar.

Es posible que algunas articulaciones tengan más de un grado de libertad, lo que significa que pueden tener dos o tres ángulos para controlar. Además, para mejorar aún más la eficiencia del lanzamiento, permitiremos que el personaje AI decida cuándo soltar la bola.

El sistema de recompensas

Ahora, hablemos más en detalle sobre el sistema de recompensas. Hemos mencionado anteriormente algunas de las recompensas que podemos otorgar al personaje AI, como mantener la bola dentro de un rango específico y hacer que la bola se mueva hacia adelante en cada cuadro.

Otra idea interesante es utilizar una recompensa proporcional a la velocidad de la bola. Esto significa que una bola que se lance más rápido obtendrá más recompensas totales que una bola más lenta. También hace que las recompensas negativas sean imaginarias, lo que podría resultar útil en el futuro.

La importancia de la velocidad en el lanzamiento

Después de realizar varias sesiones de entrenamiento, descubrimos que la estrategia inicial de nuestra IA era simplemente mantenerse de pie en lugar de centrarse en el lanzamiento. Esto fue un fracaso completo, ya que nuestro objetivo principal era mejorar la habilidad de lanzamiento del personaje AI.

Es crucial maximizar la puntuación en lugar de centrarse en una sola característica de la función de recompensas. En nuestro caso, la IA se quedó atascada en Algo llamado "Optima local", lo que significa que solo aprendió a maximizar una característica única de la función de recompensas en lugar de maximizar el objetivo general de lanzar rápido y recto.

Optimizando la función de recompensas

Para resolver este problema, hicimos algunos ajustes en la función de recompensas original. En primer lugar, reducimos la recompensa por mantenerse de pie, lo que desalentaría la estrategia de "dos pasos". También castigamos a la bola por moverse horizontalmente, lo que ayudaría a la IA a lograr una mayor precisión en el lanzamiento.

Finalmente, limitamos la recompensa exponencial de velocidad para evitar que la IA simplemente lance la bola lo más alto posible sin importar la precisión. Estos ajustes deberían permitirle a la IA moverse hacia una solución mucho mejor.

Esperando los resultados finales

Después de realizar los ajustes en la función de recompensas, estamos listos para esperar los resultados finales. Esto implica dejar que la IA realice múltiples sesiones de entrenamiento y ver cómo mejora su habilidad de lanzamiento a lo largo del tiempo.

Recuerda que el aprendizaje por refuerzo puede llevar tiempo, pero es emocionante ver cómo la IA aprende de sus propios errores y mejora con cada sesión de entrenamiento.

Logrando un AI eficiente en el lanzamiento

En una de las sesiones de entrenamiento, la IA logró un progreso significativo al aprender a lanzar la bola recta utilizando una técnica similar a un hechizo de brujería. Aunque esta técnica no sería viable en la vida real, ya que requiere que la persona tenga un ataque epiléptico, demuestra la capacidad de la IA para encontrar soluciones inusuales y creativas.

Al final, conseguimos un personaje AI capaz de lanzar la bola de manera recta y conseguir strikes. Aunque la autodefensa sigue siendo una utopía en este caso, nuestros esfuerzos estaban centrados en mejorar su habilidad en los bolos, no en la prevención de lesiones.

Desafíos adicionales en el juego de bolos

Aunque hemos logrado un AI eficiente en el lanzamiento, existen desafíos adicionales en el juego de bolos que aún no hemos abordado. Por ejemplo, nuestro personaje AI no tiene conocimiento de la ubicación de los bolos, por lo que no puede apuntar directamente a ellos.

Además, los verdaderos jugadores de bolos tienen control sobre otros elementos importantes, como el giro de la bola. Estos son aspectos en los que debemos trabajar para mejorar aún más el rendimiento de nuestra IA en el juego de bolos.

La cirugía cerebral del AI

Para abordar los desafíos adicionales en el juego de bolos, decidimos realizar una especie de "cirugía cerebral" en nuestra IA. Esto implicó agregar nuevas entradas y salidas a la red neuronal existente, lo que nos permitiría incorporar elementos adicionales en su aprendizaje.

Si bien este proceso puede parecer complicado y arriesgado, confiamos en que, si ajustamos los nuevos pesos adecuadamente, el impacto en la red neuronal original será mínimo. Una vez que la IA se haya adaptado a las nuevas entradas y salidas, podremos enseñarle a jugar a los bolos de manera más precisa.

Probando la integración de nuevos elementos

Ahora es el momento de probar si la integración de los nuevos elementos ha sido exitosa. ¿Podrá nuestra IA adaptarse a las nuevas entradas y salidas y mejorar su rendimiento en el juego de bolos?

Después de realizar varias pruebas, encontramos que el nuevo sistema de recompensas y los ajustes en la red neuronal han sido eficaces. Nuestra IA ha logrado mejorar considerablemente su habilidad en los bolos y ha demostrado ser capaz de derribar la mayor cantidad de bolos en cada lanzamiento.

Conclusiones finales

En conclusión, hemos logrado construir un personaje AI que puede jugar a los bolos de manera eficiente utilizando el algoritmo PPO. Aunque los desafíos adicionales como el control de la dirección y el giro de la bola requieren más trabajo, hemos sentado las bases para crear un jugador de bolos AI poderoso y versátil.

¡Esperamos que hayas disfrutado de este emocionante viaje hacia el mundo de los bolos y la inteligencia artificial! Sigue explorando nuestros videos y descubre más sobre el fascinante campo del aprendizaje por refuerzo.

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Preguntas frecuentes

P: ¿Cuál es el algoritmo utilizado en el video? R: El algoritmo utilizado en el video es el PPO (Proximal Policy Optimization), un algoritmo de aprendizaje por refuerzo adaptable utilizado para enseñar a la IA a jugar a los bolos.

P: ¿Qué desafíos adicionales se abordan en el video? R: Además del desafío principal de aprender a lanzar la bola de bolos de manera eficiente, el video también aborda desafíos adicionales como el control de la dirección y el giro de la bola.

P: ¿Cuál es la importancia de la velocidad en el lanzamiento? R: La velocidad es importante en el lanzamiento porque está directamente relacionada con la distancia que la bola viaja hacia adelante. Cuanto más rápido se mueva la bola, mayor será la puntuación total que se puede obtener.

P: ¿Cómo se integran los nuevos elementos en la IA? R: Para integrar los nuevos elementos en la IA, se realiza una "cirugía cerebral" en la red neuronal existente. Se agregan nuevas entradas y salidas para que la IA pueda aprender a apuntar a los bolos y controlar el giro de la bola.

P: ¿La IA logra mejorar su juego de bolos? R: Sí, después de varios intentos y ajustes, la IA logra mejorar significativamente su habilidad en el juego de bolos. Aprende a lanzar la bola recta y derriba la mayor cantidad de bolos en cada lanzamiento.