Aunque no estoy muy interesado en los juegos, puedo intentar responder esta pregunta desde una perspectiva de investigación. Antes de dos años, los juegos existentes y sus reglas se usaban para entrenar una red neuronal y los hacían jugar. Cuanto más se improvisan con los datos de entrenamiento, más aprenden sobre el juego. El aprendizaje por refuerzo revolucionó la forma en que se aprenden las reglas del juego. Los investigadores consideran principalmente estas implementaciones solo para presumir o hacer una evaluación extrínseca.
Pero en lo que respecta a la industria del juego, el verdadero dolor es crear juegos para no entrenar a un modelo para que juegue bien. En 2015, Ian Goodfellow de la Université de Montréal escribió un artículo sobre Redes Adversarias Generativas (llamadas GAN). Estas redes pueden aprender cómo se crean los juegos e imitarlos. Las GAN convolucionales profundas son un verdadero cambio de juego para esto.
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