Avión de combate controlado por IA derrota a piloto humano en combate simulado

Se llevó a cabo un evento en el que un avión de combate controlado por IA se enfrentó a un piloto humano en un combate aéreo virtual, con el resultado de que la IA logró derrotar a su oponente humano, lo que agrega otro ejemplo de cómo las IA superan a los humanos en tareas extraordinariamente complejas.

Según informa DefenseOne, el reciente combate aéreo virtual fue organizado por el ejército de EE. UU. como parte de un esfuerzo en curso para demostrar la capacidad de los agentes autónomos para derrotar a los aviones en combates aéreos, un proyecto llamado AlphaDogFight challenge. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) eligió a ocho equipos de IA desarrollados por varios contratistas de defensa y los enfrentó entre sí en combates aéreos virtuales. El ganador de este torneo fue una IA desarrollada por Heron Systems, y posteriormente la IA se enfrentó a un piloto humano que llevaba un casco de realidad virtual y se sentaba en un simulador de vuelo. La IA supuestamente ganó las cinco rondas que jugó.

La IA desarrollada por Heron Systems fue un sistema de aprendizaje por refuerzo profundo. El aprendizaje por refuerzo profundo es el proceso de permitir que un agente de IA experimente en un entorno una y otra vez, aprendiendo de la prueba y el error. La IA de Lockheed Martin (LMT ) fue la subcampeona en la competencia y también utilizó un sistema de aprendizaje por refuerzo profundo. Los ingenieros y directores de Lockheed Martin explicaron que desarrollar algoritmos que puedan realizar bien el combate aéreo es una tarea muy diferente a simplemente diseñar un algoritmo que pueda volar y mantener ciertas orientaciones y altitud. Los algoritmos de IA deben entender no solo que hay penalizaciones por ciertas acciones, sino que no todas las penalizaciones tienen el mismo peso. Algunas acciones tienen consecuencias muy graves en comparación con otras acciones, como estrellarse. Esto se logra asignando pesos a cada acción posible y luego ajustando estos pesos en función de las experiencias que tiene el agente.

Heron Systems dijo que entrenaron su modelo sometiéndolo a más de 4.000 millones de simulaciones, y que el modelo había adquirido alrededor de 12 años de experiencia como resultado. Sin embargo, a la IA no se le permitió aprender de sus experiencias en los ensayos de combate en sí. No está claro cómo habrían cambiado los resultados del concurso si se hubiera permitido que el modelo aprendiera de las rondas del concurso. Si el concurso hubiera continuado durante más tiempo, es posible que hubiera habido un resultado diferente también. El piloto humano pudo adaptarse a las tácticas de la IA después de unas pocas rondas y pudo durar mucho más contra la IA al final del juego. Simplemente fue un poco demasiado tarde cuando el piloto se adaptó.

Esta es en realidad la segunda vez que una IA derrota a un humano en un combate aéreo simulado. En 2016, un sistema de IA derrotó a un instructor de avión de combate. La reciente simulación de DARPA fue más robusta que el ensayo de 2016, debido al hecho de que numerosas IA se enfrentaron entre sí para encontrar la mejor antes de enfrentarse al piloto humano.

El director de la Oficina de Tecnología Estratégica de DARPA, Timothy Grayson, fue citado diciendo que el ensayo apunta a comprender mejor cómo las máquinas y los humanos interactúan y a construir mejores equipos humanos-máquinas. Como Grayson fue citado por:

“Creo que lo que estamos viendo hoy es el comienzo de algo que voy a llamar simbiosis humano-máquina… Pensamos en el ser humano sentado en la cabina, siendo volado por uno de estos algoritmos de IA como verdaderamente siendo un sistema de armas, donde el ser humano se enfoca en lo que el ser humano hace mejor [como el pensamiento estratégico de alto nivel] y la IA hace lo que la IA hace mejor”.