EVOL-PLAYMAC Integración de una técnica de computación evolutiva al aprendizaje computacional de un juego de tablero entre el humano y la máquina

RESUMEN: En el campo de la Inteligencia Artificial se han propuesto técnicas en tres tipos básicos de aprendizaje: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Las implementaciones que se hacen de estas técnicas están enfocadas en su mayoría a un aprendizaje computacional que poca interacción tiene con el humano; es un aprendizaje que se compara con experiencias anteriores pero no se logra a partir de la propia interacción máquina-humano. Evol-PlayMac surge, entonces, como un sistema que trata en lo posible de solucionar este problema al tratarse de un desarrollo que tiene implementada una técnica de aprendizaje del área de la computación evolutiva, que permite que a través de un juego tradicional de tablero, el parqués, la máquina formule estrategias de juego que cada vez demuestren un mejor desempeño obteniendo un nivel de ganancia mayor y logrando esto a partir de la competencia contra un humano.

• Autores: Ortega Lobo, Oscar; Orrego Gaviria, Jorge; Gil Moreno, Wilmer Alberto
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/9990
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/9990
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Juego de tablero; Programación evolutiva (Computación); Artificial intelligence; Board games; Evolutionary programming (Computer science); Machine learning
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/