Prueba de Turing para bots de videojuegos

La prueba de Turing con bots de videojuegos es una variante de la prueba de Turing , donde un juez humano que observa e interactúa con un mundo virtual debe distinguir entre otros humanos y bots de videojuegos , ambos interactuando con el mismo mundo virtual. Esta variante fue propuesta por primera vez en 2008 por el profesor asociado Philip Hingston ^{[ 1 ] [ 2 ]} de la Universidad Edith Cowan , y se implementó a través de un torneo llamado 2K BotPrize. ^{[ 3 ]}

La prueba de Turing para bots de videojuegos se propuso para impulsar los campos de la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia computacional en relación con los videojuegos. Se consideraba que un bot mal implementado implicaba un juego deficiente, por lo que un bot capaz de superar esta prueba, y por lo tanto indistinguible de un jugador humano, mejoraría directamente la calidad del juego. También sirvió para desmentir la idea errónea de que "la IA en los videojuegos es un problema resuelto". ^{[ 2 ]}

Se hace hincapié en un bot de juego que interactúa con otros jugadores en un entorno multijugador . A diferencia de un bot que simplemente necesita tomar decisiones óptimas, similares a las de un humano, para jugar o ganar un juego, este bot debe tomar las mismas decisiones y, además, convencer a otro jugador de su parecido con un humano.

La prueba de Turing para bots de videojuegos fue diseñada para evaluar la capacidad de un bot para interactuar con un entorno de juego en comparación con un jugador humano; simplemente "ganar" no era suficiente. Esto evolucionó hasta convertirse en una competición con algunos objetivos importantes en mente: ^{[ 2 ]}

• Hay tres participantes: un jugador humano, un bot de videojuego y un juez.
• El bot debe parecer más humano que el jugador humano. Las puntuaciones de los jueces no son binarias: tanto el humano como el bot pueden obtener una puntuación en cualquier punto de una escala del 1 al 5 (1 = poco humano, 5 = humano).
• Los tres participantes deberán ser indistinguibles en la arena, con la excepción de una etiqueta con el nombre generada aleatoriamente, para reducir la posibilidad de que elementos aleatorios como el nombre o la apariencia influyan en los jueces.
• El chat estará desactivado durante todo el partido.
• Los bots no poseen poderes omniscientes, como podría ocurrir en otros juegos. Deben reaccionar únicamente ante los datos que un jugador humano podría tener a su disposición.
• Los participantes humanos presentaban un nivel de habilidad moderado, sin que ninguno desconociera el juego ni fuera capaz de jugar a nivel profesional.

En 2008, tuvo lugar el primer torneo 2K BotPrize. ^{[ 4 ]} El concurso se llevó a cabo con el juego Unreal Tournament 2004 como plataforma. Los participantes crearon sus bots con anticipación usando la interfaz GameBots. GameBots sufrió algunas modificaciones para cumplir con las condiciones anteriores, como la eliminación de datos sobre puntos estratégicos o daño de armas que informaban injustamente a los bots sobre fortalezas/debilidades relevantes que un humano de otro modo tendría que aprender.

El primer Torneo BotPrize se celebró el 17 de diciembre de 2008, como parte del Simposio IEEE de 2008 sobre Inteligencia Computacional y Juegos en Australia. ^{[ 4 ] [ 5 ]} Cada equipo participante tuvo tiempo para configurar y ajustar sus bots al cliente de juego modificado, aunque no se permitieron cambios de código en ese momento. El torneo se desarrolló en rondas, cada una de 10 minutos de duelo a muerte. Los jueces fueron los últimos en unirse al servidor y cada juez observó a cada jugador y a cada bot exactamente una vez, aunque el emparejamiento de jugadores y bots cambió. Cuando terminó el torneo, ningún bot fue calificado como más humano que ningún jugador. ^{[ 6 ]}

En torneos posteriores, realizados entre 2009 y 2011, ^{[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]} los bots lograron puntuaciones cada vez más parecidas a las humanas, pero ningún concursante ganó el BotPrize en ninguno de estos concursos.

En 2012, el 2K BotPrize se celebró una vez más, y dos equipos programaron bots que lograron puntuaciones superiores a las de los jugadores humanos. ^{[ 3 ]}

Hasta la fecha, ha habido dos bots programados con éxito que han superado la prueba de Turing para bots de videojuegos:

• UT^2, un equipo de la Universidad de Texas en Austin , hizo hincapié en un bot que ajustaba su comportamiento basándose en el comportamiento humano observado previamente y la neuroevolución . El equipo ha puesto su bot a disposición, ^{[ 10 ]} aunque se requiere una copia de Unreal Tournament 2004. ^{[ 11 ]}
• Mihai Polceanu, un estudiante de doctorado de Rumania , se centró en crear un bot que imitara las reacciones del oponente, en cierto modo "tomando prestada" la naturaleza humana del oponente. ^{[ 3 ]} Estos vencedores tuvieron éxito en el año 2012, año del centenario de Alan Turing .

El resultado de un bot que parece más humano que un jugador humano posiblemente esté sobreestimado, ya que en el torneo en el que los bots tuvieron éxito, la calificación promedio de "humanidad" de los jugadores humanos fue de solo 41,4 %. ^{[ 12 ]} Esto muestra algunas limitaciones de esta prueba de Turing, ya que los resultados demuestran que el comportamiento humano es más complejo y cuantitativo de lo que se había considerado. ^{[ 13 ]} En vista de esto, los organizadores de la competición BotPrize aumentarán la dificultad en los próximos años con nuevos desafíos, obligando a los competidores a mejorar sus bots. ^{[ 14 ]}

También se cree que los métodos y técnicas desarrollados para la prueba de Turing del bot de videojuegos serán útiles en campos distintos a los videojuegos, como entornos de entrenamiento virtual y para mejorar la interacción humano-robot . ^{[ 15 ]}

La prueba de Turing del bot de videojuegos difiere de la prueba de Turing tradicional o genérica en varios aspectos: ^{[ 2 ]}

• A diferencia de la prueba de Turing tradicional, por ejemplo el concurso al estilo Chatterbot que organiza anualmente el Premio Loebner , los humanos que juegan contra los bots de videojuegos no intentan convencer a los jueces de que son humanos; más bien, quieren ganar el juego (es decir, conseguir la mayor puntuación de eliminaciones).
• Los jueces no están obligados a considerar a un solo participante como el "humano" y al otro como el "no humano". Esto prioriza los resultados cualitativos sobre los resultados polarizados.
• En lo que respecta a un bot de videojuegos exitoso, esto no debe confundirse con la afirmación de que el bot es "inteligente", mientras que una máquina que "superó" la prueba de Turing podría tener alguna evidencia de la "inteligencia" de su Chatterbot.
• Se eligió el juego Unreal Tournament 2004 por su disponibilidad comercial y su interfaz para crear bots, GameBots. Esta limitación en el medio contrasta notablemente con la prueba de Turing, que se centra en una conversación, donde las posibles preguntas son mucho más numerosas que el conjunto de acciones posibles disponibles en cualquier videojuego específico.
• La información disponible para los participantes, tanto humanos como bots, no es la misma. Los humanos interactúan mediante la visión y el sonido, mientras que los bots interactúan con datos y eventos.
• Los jueces no pueden introducir nuevos eventos (por ejemplo, un pozo de lava) para ayudar a diferenciar entre humanos y robots, mientras que en un sistema diseñado por Chatterbot, los jueces teóricamente pueden hacer cualquier pregunta de cualquier manera.
• Los dos participantes y el juez participan en una interacción a tres bandas, a diferencia, por ejemplo, de la interacción por parejas a dos bandas del Concurso del Premio Loebner.

• Realidad virtual
• Prueba de Turing
• Prueba de Turing gráfica
• El Premio Loebner , un concurso que implementa la prueba de Turing "tradicional".
• Rog-O-Matic , un bot de 1984 que juega al juego de exploración de mazmorras de los años 80 Rogue.