La inteligencia artificial se usa para todo: escribir correos, hacer deberes, automatizar procesos, encontrar nuevas medicinas, mejorar vacunas y, desde hace un tiempo, jugar a videojuegos.
Y si bien los videojuegos son un escenario improbable para el próximo gran salto de la inteligencia artificial, Google DeepMind ha revelado hoy un programa de IA capaz de aprender a completar tareas en una serie de juegos, incluido Goat Simulator 3.
Para quien no lo sepa, Goat Simulator 3 es un videojuego surrealista en el que los jugadores encarnan a una cabra domesticada en una serie de aventuras inverosímiles, a veces con mochilas propulsoras y otras estampando los cuernos en los vecinos.
La IA se llama SIMA y juega mejor que tú a videojuegos
Lo más impresionante es que, cuando el programa se encuentra con un juego por primera vez, puede realizar tareas de forma fiable adaptando lo que aprendió jugando a otros juegos.
El programa se llama SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) y se basa en los recientes avances de la IA, que han visto cómo grandes modelos lingüísticos producían chabots notablemente capaces, como ChatGPT.
“SIMA es más que la suma de sus partes”, afirma Frederic Besse, ingeniero investigador de Google DeepMind que ha participado en el proyecto. “Es capaz de aprovechar los conceptos compartidos en el juego, de aprender mejores habilidades y de aprender a ser mejor ejecutando instrucciones”.
Mientras Google, OpenAI y otros compiten por ganar ventaja en el reciente auge de la IA generativa, ampliar el tipo de datos de los que pueden aprender los algoritmos ofrece una vía hacia capacidades más potentes.
El último proyecto de videojuegos de DeepMind apunta a qué sistemas de IA como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google pronto podrían hacer algo más que chatear y generar imágenes o vídeos, tomando el control de los ordenadores y ejecutando órdenes complejas.
Es un sueño que persiguen tanto entusiastas independientes de la IA como grandes empresas, entre ellas Google DeepMind. Es decir, ¿estamos un paso más cerca de Skynet y el fin del mundo?
Pero, ¿qué es DeepMind?
En 2013, antes de que DeepMind fuera adquirida por Google, la startup con sede en Londres mostró cómo una técnica llamada aprendizaje por refuerzo, que implica entrenar un algoritmo con retroalimentación positiva y negativa sobre su rendimiento, podría ayudar a las computadoras a jugar videojuegos clásicos de Atari.
En 2016, como parte de Google, DeepMind desarrolló AlphaGo, un programa que utilizó el mismo enfoque para derrotar a un campeón mundial de Go, un antiguo juego de mesa que requiere una habilidad sutil e instintiva.
Para el proyecto SIMA, el equipo de Google DeepMind colaboró con varios estudios de juegos para recopilar datos de teclado y ratón de humanos que jugaban a 10 juegos diferentes con entornos 3D, incluidos No Man’s Sky, Teardown, Hydroneer y Satisfactory.
Posteriormente, DeepMind añadió etiquetas descriptivas a esos datos para asociar los clics y las pulsaciones con las acciones que realizaban los usuarios, por ejemplo, si eran una cabra buscando su mochila propulsora o un personaje humano cavando en busca de oro.
