OpenAI ha demostrado el poder del aprendizaje por refuerzo para lograr un rendimiento sobrehumano en los videojuegos. Mediante un proceso iterativo de ensayo y error y retroalimentación continua, sus sistemas de IA pudieron refinar sus estrategias a niveles sobrehumanos.

Los aspectos clave de su enfoque incluyen:

1. Aprendizaje por refuerzo: Los sistemas de IA reciben retroalimentación del entorno del juego y mejoran continuamente su rendimiento a través de este proceso iterativo. A diferencia de los humanos que pueden tardar días o meses en aprender de sus errores, la IA puede cometer y aprender de millones de errores en un período de tiempo corto.

2. Autoentrenamiento y coevolución: Los agentes de IA se entrenan entre sí y contra versiones anteriores de sí mismos, lo que les permite desarrollar estrategias cada vez más sofisticadas a través de la competencia y la colaboración.

3. Generalización de habilidades: Las habilidades y estrategias aprendidas en los videojuegos se pueden generalizar a otros dominios, como las matemáticas, la ciencia y la resolución de problemas complejos del mundo real. Esto se ejemplifica con el agente SEMA de Google, que supera a los agentes especializados entrenados en juegos individuales.

4. Comportamiento emergente: Al no entrenar explícitamente a los agentes de IA para resultados específicos, sino permitirles explorar y adaptarse, los investigadores han observado el surgimiento de comportamientos innovadores e inesperados, como que los agentes aprendan a usar herramientas y romper la física del entorno simulado.