Avances en algoritmos coevolutivos competitivos

En los últimos años, el aprendizaje automático ha progresado un montón. Un factor clave en este desarrollo es el uso de grandes conjuntos de datos de entrenamiento. Para los agentes que interactúan con su entorno, es importante ponerlos en ambientes diversos y complejos. Sin embargo, crear esos ambientes manualmente puede ser complicado y caro.

Una forma conveniente de abordar este reto es a través de escenarios donde varios agentes, que pueden adaptarse a su entorno, interactúan con otros agentes que tienen diferentes objetivos. Este método se llama co-evolución competitiva o auto-juego. En estas situaciones, los agentes de aprendizaje enfrentan condiciones que cambian constantemente por las acciones de otros agentes. Esto permite la creación automática de grandes cantidades de datos de entrenamiento.

#Beneficios de los Entornos Competitivos

Los ambientes competitivos ofrecen varias ventajas. Pueden crear caminos de aprendizaje efectivos, donde los desafíos aumentan gradualmente a medida que mejoran las habilidades de los agentes. Esto significa que los agentes se vuelven mejores para manejar situaciones complejas mientras aprenden. Además, los entornos competitivos pueden promover un tipo de aprendizaje adversarial, donde los datos de entrenamiento se diseñan para desafiar las debilidades de los agentes.

Sin embargo, solo porque los agentes estén en un entorno competitivo no significa que mejorarán con el tiempo. A veces, el proceso evolutivo puede tener resultados diferentes. Por ejemplo, un lado puede competir tan bien que lleve al otro a la extinción. Alternativamente, un agente puede alcanzar un alto rendimiento, impidiendo que el otro mejore. Hay casos donde ambos agentes pueden alcanzar un pico temporal en rendimiento, y a veces, pueden entrar en un ciclo donde siguen cambiando estrategias, sin avanzar de verdad.

Muchos intentos tempranos de crear robots competitivos han llevado a este último escenario. Aunque puede haber mejoras iniciales, los agentes a menudo se encuentran atrapados en ciclos, ajustando sus estrategias repetidamente sin hacer un progreso real.

#Requisitos para un Progreso Verdadero

Para fomentar un progreso genuino en la co-evolución competitiva, se deben emplear algoritmos específicos. Estos algoritmos deberían:

1. Permitir que los agentes compitan contra oponentes actuales y anteriores.
2. Exponer a los agentes a una variedad de oponentes.
3. Identificar y mantener solo aquellas variaciones que conduzcan a mejoras reales.

Además, es importante tener medidas adecuadas para evaluar el progreso y la efectividad de diferentes soluciones.

#Medir el Progreso

En experimentos donde los agentes operan solos, el rendimiento puede medirse directamente. Esto se suele hacer observando su nivel de aptitud, que puede variar debido a cambios aleatorios en su entorno. Sin embargo, estos cambios no están diseñados para ser adversariales, lo que facilita que los agentes se adapten.

En entornos competitivos, la aptitud de un agente depende en gran medida de sus oponentes. Esto significa que la forma en que se eligen los oponentes juega un papel importante en cómo evolucionan los agentes a lo largo del tiempo. Esto plantea algunos desafíos:

1. Identificar las soluciones de mejor rendimiento puede ser complicado, ya que su éxito está ligado a la competencia.
2. Estimar cuán efectiva es una solución puede variar mucho dependiendo de los oponentes.
3. Comparar la efectividad de diferentes condiciones puede ser difícil.

Una forma de abordar estos problemas es seleccionando un grupo específico de oponentes fuertes, a menudo llamados "campeones". Estos campeones suelen ser los mejores de experimentos independientes.

Otro método se llama "prueba cruzada". Esto implica evaluar las mejores soluciones de un experimento contra los mejores oponentes de otro.

Dado que medir el progreso puede ser complejo en entornos competitivos, es importante diferenciar entre diferentes tipos de progreso:

1. Progreso local: mejora contra oponentes actuales.
2. Progreso histórico: mejora contra oponentes de generaciones anteriores.
3. Progreso global: mejora contra todos los posibles oponentes.

El progreso local puede medirse evaluando a los agentes contra oponentes de generaciones recientes. El progreso histórico puede evaluarse usando datos de oponentes más antiguos, a menudo visualizados a través de gráficos específicos. El progreso global se estima probando a los agentes contra oponentes que no formaron parte de su proceso de entrenamiento.

#Algoritmos Evolutivos Competitivos

Esta sección analizará varios algoritmos co-evolutivos competitivos que se han desarrollado. El enfoque estará en algoritmos que buscan maximizar el rendimiento esperado contra oponentes elegidos al azar o el rendimiento promedio contra todos los oponentes potenciales.

Lograr un progreso genuino requiere algoritmos especializados. Aquí algunos métodos notables:

1. Algoritmo de Archivo: Este guarda un registro de los individuos de mejor rendimiento de generaciones anteriores. Los agentes se evalúan contra estos oponentes pasados, fomentando el progreso histórico. Aunque no siempre garantiza progreso global, puede llevar a estrategias más generalizadas.

2. Algoritmo Maxsolve:* Esta variación mantiene un número máximo de oponentes en el archivo. Elimina a los oponentes más débiles basándose en el rendimiento y busca mantener a los mejores que pueden empujar a los agentes hacia soluciones de alta calidad.

3. *Algoritmo de Archivo: ** Este es un enfoque más reciente que mantiene múltiples grupos de agentes, cada uno ayudando a crear un archivo combinado de oponentes fuertes. Estos diferentes grupos de agentes aseguran una competición más rica y desafíos más variados.

4. Algoritmo Generalista: En lugar de depender de un archivo, este algoritmo utiliza un método para identificar qué variaciones conducen a un progreso genuino, permitiendo descartar estrategias más débiles. Los agentes se evalúan contra un conjunto cambiante de oponentes para fomentar el progreso.

Otro enfoque implica usar oponentes generados aleatoriamente. Aunque esto puede incentivar el progreso global, tiene un gran inconveniente: estos oponentes no mejoran con el tiempo, lo que hace complicado que los agentes desarrollen estrategias robustas.

Estos métodos deberían incorporarse en un algoritmo evolutivo que permita a los agentes cambiar con el tiempo. Históricamente, se han utilizado estrategias evolutivas tradicionales. Actualmente, se utiliza una estrategia evolutiva moderna llamada OpenAI-ES. Este método es particularmente adecuado para entornos cambiantes, ya que ayuda a la población a aprender de experiencias pasadas mientras se ajusta a nuevos desafíos.

#El Problema del Depredador y la Presa

Para probar estos algoritmos, se utiliza un problema de depredador y presa. Este escenario es ampliamente reconocido como un desafío y adecuado para estudiar la evolución competitiva. En esta situación, los agentes deben adaptarse a condiciones dinámicas e impredecibles.

Los robots utilizados en este estudio son modelos simulados equipados con redes neuronales. Los depredadores evolucionan para mejorar su capacidad de atrapar presas rápidamente, mientras que las presas están diseñadas para evitar la captura el mayor tiempo posible. El éxito de los depredadores se mide por qué tan rápido pueden tocar a las presas, mientras que el éxito de las presas se mide por cuánto tiempo pueden evadir la captura.

Cada algoritmo pasa por una gran cantidad de pasos de evaluación para determinar su efectividad.

#Resultados de Diferentes Algoritmos

Después de completar los experimentos, se recopilaron resultados para comparar los métodos. Se recolectaron datos de múltiples experimentos, mostrando qué tan bien se desempeñaron los robots contra oponentes de varias etapas.

Todos los métodos mostraron algo de progreso histórico, lo que significa que los robots a menudo se desempeñaron mejor contra oponentes más antiguos que contra los más nuevos. Notablemente, el algoritmo Generalista llevó a un rendimiento mejorado de manera consistente en todas las etapas. En contraste, los otros algoritmos mostraron más variabilidad y regresiones ocasionales.

Al observar específicamente el rendimiento de los robots de la última generación contra oponentes más antiguos, el método Generalista se destacó. Demostró una clara capacidad de adaptación y mejora constante.

Para evaluar más a fondo la efectividad de cada método, se realizaron pruebas cruzadas, comparando a los agentes de mejor rendimiento de cada algoritmo entre sí. Los resultados mostraron que el método Generalista superó consistentemente a los demás, estableciéndose como el enfoque más efectivo.

#Observaciones del Comportamiento de los Agentes

Los campeones desarrollados a través de estos algoritmos exhibieron un comportamiento avanzado. Por ejemplo, algunos pudieron moverse hacia adelante y hacia atrás, ajustando su dirección según la situación. Esta adaptabilidad les permitió manejar efectivamente una variedad de oponentes.

Sin embargo, algunos campeones mostraron vulnerabilidades contra estrategias específicas empleadas por sus oponentes. Estas interacciones brindaron valiosos conocimientos sobre las fortalezas y debilidades de los agentes.

#Conclusión

Este análisis destacó los factores que influyen en la evolución competitiva y el progreso genuino. Se presentaron varios métodos para medir tanto el progreso histórico como el global, junto con discusiones sobre qué hace posible el progreso.

Los cuatro algoritmos analizados fueron: el algoritmo de Archivo, el algoritmo Maxsolve*, el algoritmo de Archivo* y el algoritmo Generalista. Todos los métodos mostraron potencial para lograr progreso global a largo plazo, pero la tasa de mejora difirió significativamente.

Entre los métodos, el algoritmo Generalista demostró ser el más efectivo, produciendo consistentemente agentes que mejoraron con el tiempo contra varios oponentes. El algoritmo de Archivo* también mostró promesa, superando a algunos de los otros métodos.

El trabajo futuro debería centrarse en si estos hallazgos se mantienen en diferentes entornos y si el progreso evolutivo continuo puede llevar a soluciones que sigan avanzando sin límites.