Aprendizaje por refuerzo en un juego de navegador web

Abstract

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) es un área multidisciplinaria de la ciencia cuyo objetivo es que los sistemas o máquinas puedan realizar operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana e incluso puedan mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. Entre las muchas aplicaciones que tiene la IA se encuentra su aplicación en videojuegos. Los avances de esta disciplina en juegos tan complejos como el Go demuestran el potencial de esta rama para encontrar los mejores cursos de acción para cada situación. Así, el objetivo de este proyecto es el desarrollo de juegos web, en los que se produzca un aprendizaje gradual por parte de los actores en el mismo, implementando correctamente algoritmos de aprendizaje por refuerzo, los cuales observarán la situación actual del juego en cada momento, y decidirán la mejor acción a realizar en cada una de estas. Los juegos a implementar en este caso son el Pong (junto con alguna variación del mismo) y el tres en raya. Además, la aplicación web tendrá otras funcionalidades añadidas como acelerar el proceso de aprendizaje, descargar un documento que informa sobre el progreso de aprendizaje de los actores e incluso la posibilidad de descargar el modelo de aprendizaje del jugador en un momento determinado; así como poder cargarlo a un jugador en una iteración nueva. Por último, se realizará una recolección de datos de las recompensas y castigos otorgados en distintas ejecuciones de dichos juegos para comprobar que los algoritmos se hayan implementado correctamente, así como poder comprobar su correcto funcionamiento, viendo si la tendencia de la recompensa media es crecer a lo largo del tiempo.