Ciencia y Tecnología
Inteligencia Artificial aprende a vencer a los humanos en videojuegos y vida real
Por MATT O'BRIEN
Al recorrer a gran velocidad un pueblo francés en el videojuego Gran Turismo es posible que veas un Corvette detrás de ti tratando de atrapar tu estela.
La técnica de usar el rebufo del auto de carreras de un oponente para acelerar y adelantarlo es una de las favoritas de los jugadores expertos del videojuego realista de carreras de PlayStation.
Pero quien pilota el Corvette no es un ser humano: Es GT Sophy, un poderoso agente de Inteligencia Artificial (IA) creado por Sony, el fabricante de PlayStation.
Los jugadores de Gran Turismo han estado compitiendo contra autos de carrera generados por computadora desde que se lanzó la franquicia en la década de 1990, pero el nuevo controlador de IA que se lanzó la semana pasada en Gran Turismo 7 es más inteligente y rápido porque ha sido entrenado con los métodos más actuales de IA.
“Gran Turismo tenía una IA integrada que existe desde la creación del juego, pero cuenta con una banda de rendimiento muy estrecha y no es muy buena”, explica Michael Spranger, director de operaciones de Sony AI. “Es muy predecible. Una vez que superas cierto nivel, te deja de atraer”.
Pero ahora, agrega, “esta IA va a dar pelea”.
Al visitar un laboratorio de Inteligencia Artificial en universidades y empresas como Sony, Google, Meta, Microsoft y el fabricante de ChatGPT, OpenAI, no es inusual hallar agentes de IA como Sophy corriendo autos de carreras, arrojando pájaros enojados a los cerdos, sosteniendo batallas interestelares épicas o ayudando a los jugadores humanos a construir nuevos mundos de Minecraft: todo como parte de la descripción del trabajo para sistemas informáticos que intentan aprender a ser más inteligentes en los juegos.
Pero en algunos casos, también están tratando de aprender a ser más inteligentes en el mundo real. En un artículo publicado de enero, un investigador de la Universidad de Cambridge que creó un agente de IA para controlar personajes de Pokémon argumentó que podría “inspirar todo tipo de usos que requieran la gestión de equipos en condiciones de extrema incertidumbre, incluyendo la gestión de un equipo de médicos, robots o empleados en un entorno en constante cambio, como una región azotada por una pandemia o una zona de guerra”.
Y si bien eso puede sonar como un niño que defiende el jugar tres horas más de Pokémon Violet, el estudio de los videojuegos ha sido usado para avanzar en la investigación de IA —y entrenar a las computadoras para resolver problemas complejos— desde mediados del siglo XX.
En un inicio, la IA se usó en juegos como las damas y el ajedrez para probar el poder ganar juegos de estrategia. Ahora, una nueva rama de la investigación se centra más en realizar tareas abiertas en mundos complejos e interactuar con humanos, no sólo con el propósito de vencerlos.
“La realidad es como un juego supercomplicado”, indica Nicholas Sarantinos, autor del artículo sobre Pokémon y quien recientemente rechazó una oferta de doctorado en la Universidad de Oxford para crear una empresa de IA con el objetivo de ayudar a los lugares de trabajo corporativos a establecer equipos más colaborativos.
En el simulador de batalla basado en la web Pokémon Showdown, Sarantinos desarrolló un algoritmo para analizar un equipo de seis Pokémon, prediciendo cómo se desempeñarían en función de todos los posibles escenarios de batalla que les esperan y sus fortalezas y debilidades comparativas.
Microsoft, propietaria de la popular franquicia de juegos Minecraft y del sistema de juegos Xbox, ha asignado a los agentes de inteligencia artificial una variedad de actividades: desde alejarse de la lava hasta cortar árboles y fabricar hornos. Los investigadores esperan que algunos de sus aprendizajes puedan a la larga desempeñar un papel en la tecnología del mundo real, por ejemplo, en cómo hacer que un robot doméstico realice ciertas tareas sin tener que ser programado para que las haga.
Si bien “no hace falta decir” que los seres humanos reales se comportan de manera bastante diferente a las criaturas ficticias de los videojuegos, “se pueden usar las ideas centrales”, afirma Sarantinos. “Si se usan pruebas de psicología, se puede tomar esa información para concluir qué tan bien pueden trabajar juntos.”
Amy Hoover, profesora asistente de Informática en el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey y quien creó algoritmos para el juego de cartas digital Hearthstone, expresa que “realmente existe una razón para estudiar juegos”, pero no siempre es fácil de explicar.
“La gente no siempre entiende que la razón es el método de optimización y no el juego”, añade.
Los videojuegos también ofrecen un banco de pruebas útil para la IA —incluso para algunas aplicaciones del mundo real en robótica o atención médica— que es más seguro probar en un mundo virtual, explica Vanessa Volz, investigadora de IA en la startup danesa Modl.ai, que crea sistemas de IA para el desarrollo de videojuegos. No obstante, agrega, “puede sobrevalorarse”.
“Probablemente, no será un gran avance y todo será trasladado al mundo real”, añade Volz.
El gigante japonés de la electrónica Sony lanzó su propia división de investigación de IA en 2020 con el entretenimiento en mente, pero atrajo una atención académica más amplia. Su artículo de investigación que presentó a Sophy el año pasado apareció en la portada de la prestigiosa revista científica Nature, que afirmó que podría tener efectos en otras aplicaciones, como drones y vehículos autónomos.
La tecnología detrás de Sophy se basa en un método algorítmico conocido como aprendizaje por refuerzo, que capacita al sistema recompensándolo cuando hace algo bien mientras realiza carreras virtuales miles de veces.
“La recompensa te dirá ‘Estás progresando. Esto es bueno’ o ‘Te saliste de la pista. Eso no es bueno’”, detalla Spranger.
Los mejores jugadores de Gran Turismo del mundo siguen venciendo a Sophy en los torneos, pero a los jugadores promedio les resultará difícil ganar y pueden ajustar la configuración de dificultad dependiendo de cuánto quieran ser desafiados.
Los jugadores de PlayStation sólo podrán intentar competir contra Sophy hasta el 31 de marzo en un número limitado de circuitos, para que pueda obtener algunos comentarios y volver a las pruebas. Peter Wurman, director de Sony AI America y líder del proyecto GT Sophy, dice que los agentes de IA tardan unas dos semanas en entrenarse en 20 consolas PlayStation.
“Para que se extienda a lo largo de todo el juego, se necesitan más avances y algo de tiempo adicional antes de que estemos listos para eso”, señala.
¿Y para llevarlo a calles reales o a las pistas de la Fórmula Uno? Eso podría llevar mucho más tiempo.
Las empresas de coches autónomos adoptan técnicas similares de aprendizaje automático, pero “no ceden el control total del auto de la forma en que nosotros sí podemos”, subraya Wurman. “En un mundo simulado, nadie enfrenta el riesgo de perder la vida. Uno sabe exactamente el tipo de cosas que va a ver en el entorno. No hay gente cruzando la calle ni nada por el estilo”.
Jamileth
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