- Durante décadas, los avances en la IA se han puesto a prueba en los juegos.
- Los juegos también ofrecen un campo de entrenamiento eficaz para que la IA pueda aprender y mejorar.
- El entrenamiento de la IA mediante juegos como Gran Turismo, Minecraft y StarCraft podrían llevar a aplicaciones en el mundo real, desde coches autónomos hasta la gestión empresarial.
- Hablamos con el experto en IA, Kenneth Stanley, inventor del algoritmo genético evolutivo NEAT, que se usa con frecuencia para entrenar a la IA de videojuegos.
- Las VPN permiten mejorar la experiencia jugando online, y ayudan a minimizar el ping y el lag.
La inteligencia artificial ocupó los titulares una vez por haber vencido a los campeones mundiales del ajedrez y las damas. Hoy en día, la IA se está poniendo a prueba en videojuegos como Gran Turismo y Starcraft.
Pero estos juegos no solo son una manera de evaluar la inteligencia de las máquinas. Además, los juegos ofrecen valiosos entrenamientos a la IA, permitiéndoles aprender a medida que juegan. En este artículo, exploraremos esta dinámica y las potenciales aplicaciones reales de los avances en la IA que se han hecho utilizando juegos.
Una breve historia de la IA en los juegos
La evolución de la IA en los juegos tiene sus orígenes en el concepto del “juego de imitación” de Alan Turing en la década de 1950. La osada pregunta de Turing: “¿Las máquinas pueden pensar?”, allanó el camino a una transformadora etapa en el reino de la IA y el gaming.
En este experimento mental, Turing propuso una prueba que cambiaría para siempre el panorama de la IA. Mediante el juego de imitación, un juez humano entablaría conversaciones basadas en texto con dos entidades: un participante humano y una máquina. Si el juez no era capaz de diferenciar consistentemente entre las respuestas del humano y de la máquina, entonces se consideraría que la máquina habría superado la prueba, logrando un nivel de conversación similar a la inteligencia humana.
El visionario concepto de Turing sentó las bases para la exploración de la intersección entre la cognición humana y las capacidades de la máquina. Puso a prueba las nociones convencionales de inteligencia y desencadenó un afán por crear máquinas capaces de emular los procesos de pensamiento humanos.
El científico informático Arthur Samuel acuñó el término “aprendizaje automático” en 1959. La innovadora combinación de Samuel entre la inteligencia artificial y los juegos se materializó en un programa que jugaba a las damas. Este programa no tenía precedentes. La creación de Samuel era capaz de aprender de sus propios errores, refinando cada vez más sus niveles de ejecución y estrategia mediante la experiencia.
El programa de ajedrez marcó un antes y un después, ilustrando el potencial de las máquinas no solo para seguir instrucciones programadas, sino para adaptarse y mejorar de manera autónoma, lo que representa un cambio fundamental que allanó el camino a la evolución de la IA en los juegos.
Las referencias en el gaming con IA no pararon ahí. En 1997, la computadora Deep Blue de IBM se enfrentó al campeón humano, Garry Kasparov, en un histórico torneo de seis partidas. El resultado ─la victoria de Deep Blue─ cambió totalmente la percepción de lo que la IA era capaz de hacer. Las habilidades estratégicas del programa y su capacidad de superar a un gran maestro humano constituyeron el inicio de una nueva era, en la que las máquinas eran capaces de rivalizar con el intelecto humano en el campo de la estrategia y las tácticas.
Estos primeros hitos de la IA en el gaming sembraron las semillas de posteriores avances, creando las condiciones para las increíbles proezas que vendrían a continuación. Desde el triunfo de AlphaGo en el complejo juego del GO hasta la creación de formidables adversarios virtuales en videojuegos modernos, la evolución de la IA continúa cautivando y redefiniendo el entorno del gaming. Se amplían los límites de la interacción entre máquinas y humanos y se allana el camino a un futuro en que los juegos y la inteligencia artificial estén indisolublemente unidos.
Los juegos como entrenamiento perfecto para IA
Importantes laboratorios de UA, incluyendo los de Sony, Google y Microsoft, han desarrollado técnicas que permiten a los programas de computadora conquistar intrincados juegos de mesa y videojuegos inmersivos con una maestría sorprendente.
Kenneth Stanley, el exlíder del equipo Open-Endedness Team de OpenAI (que ayuda a desarrollar IA de autoaprendizaje capaces de adaptarse a nuevas tareas y entornos), presentó un algoritmo genético llamado NeuroEvolution of Augmenting Topologies, NEAT (en español significa “neuroevolución de topologías mejoradas”), inspirado en las mutaciones y combinaciones de la evolución biológica. Los desarrolladores han estado aplicando el algoritmo a cálculos en tiempo real en videojuegos, como el título educativo NERO; y también en títulos emblemáticos como Mario Bros y el juego de mesa Monopoly. La red neural dinámica de NEAT se adapta a las acciones de los jugadores mientras el juego se ejecuta.
Para Stanley, los juegos ofrecen un entorno de pruebas ideal para algoritmos como NEAT. “A diferencia del costoso software robótico, los juegos requieren menos recursos y permiten una rápida experimentación con la IA sin riesgos del mundo real”, explica en una entrevista exclusiva con ExpressVPN.
Pero los juegos han servido no solo como pruebas para la IA sino también como valiosos campos de entrenamiento. “En algunos casos, la motivación es mejorar el juego, pero en la mayoría la idea es mejorar la IA”, dice Stanley. “Los juegos actúan como vehículo para mejorar las prestaciones de la IA”.
En algunos casos, la motivación para incorporar la IA es mejorar el juego, pero en la mayoría la idea es mejorar la IA. Los juegos actúan como vehículo para mejorar las prestaciones de la IA.
Si bien los simuladores de conducción no están orientados a la IA, juegos como Gran Turismo pueden ser jugados por la IA —y el entrenamiento basado en hechos usando Gran Turismo llevó a la creación de GT Sophy, una IA con potenciales aplicaciones en coches sin conductor. “Otro buen ejemplo de un entorno de pruebas para IA es Minecraft, que ofrece un sinfín de posibilidades”, dice. “Permite hacer aproximaciones a escenarios de la vida real. Los juegos son un tipo de simuladores muy sofisticados.”
La combinación única de un entorno controlado y restringido con espacios creativos libres en los juegos los hace geniales para probar métodos de IA. Esto ayuda a mejorar la IA y ofrece útiles perspectivas para resolver problemas del mundo real.
Algunos ejemplos de aprendizaje de IA mediante los videojuegos y su gama más amplia de aplicaciones.
Tal vez piense que puede sacarse mucho partido al gaming (entretenimiento, emoción), pero las IA que juegan videojuegos tienen el potencial de obtener mucho más: inteligencia, que se puede ampliar a otras aplicaciones. Aquí indicamos algunos ejemplos de cómo se está haciendo:
- GT Sophy, el piloto de IA que apareció en Gran Turismo, se entrena mediante aprendizaje con refuerzo, compitiendo contra coches virtuales durante gran cantidad de horas. Esto puede indicar futuras aplicaciones en coches y drones autónomos.
- Los investigadores de Microsoft están probando una IA que permite a los usuarios crear sus mundos en Minecraft usando comandos sencillos, en vez de horas y horas de hacer clic a mano. Esto podría ser de ayuda a todos aquellos que tienen dificultades con los controles tradicionales de videojuegos y podría llevar a soluciones de accesibilidad más amplias.
- Una IA que pusieron a jugar el clásico Q*bert descubrió (y aprovechó) un bug previamente desconocido, que permitía acumular una cantidad ilimitada de puntos. La IA simplemente estaba intentando hallar la mejor solución y reveló el bug inadvertidamente. Es un buen presagio para los algoritmos evolutivos, en los que se basó la IA, mediante los que esta se modifica ligeramente para hallar una versión que funcione mejor.
- Enseñarle a la IA a dominar StarCraft, un complejo juego de estrategia multijugador, implicó enseñarle habilidades gerenciales. Los desafíos del juego son reflejo de tareas reales: toma de decisiones, estrategia y gestión de recursos. Una IA victoriosa descubriría algoritmos que servirían para dominar tareas reales.
- Investigadores de la Universidad de Cambridge crearon un agente de IA que puede controlar personajes en el simulador de combate Pokemon Showdown, en el que equipos de seis pokemon compiten entre sí. La IA analiza a los equipos basándose en las fortalezas y debilidades de los personajes, prediciendo así los resultados. Esto podría inspirar tecnologías capaces de gestionar equipos en entornos de alta incertidumbre, como zonas de guerra.
Por qué los humanos todavía pueden ganar a las IA en los juegos
A pesar de los avances en la IA, existen juegos en los que la experiencia humana sigue invicta. Juegos como Settlers of Catan, Dungeons & Dragons (D&D) y Cards Against Humanity se cuentan entre los principales ejemplos de las cosas con las que la IA tiene problemas. Incluso en juegos como Gran Turismo, Pokémon y Monopoly, los jugadores humanos pueden superar a sus contrincantes de IA.
“La IA seguramente terminará por dominar todos los juegos convencionales. Pero primero debemos preguntarnos a nosotros mismos qué es lo que se define como un juego, afirma Stanley. “Cuando los juegos llegan a una complejidad similar a la de la vida real, como el diseño de maquinaria o la construcción de un cohete, una IA estaría en apuros. Si implica creatividad real con muchos grados de libertad, la IA tiene problemas para superar a los jugadores humanos. Pero, a largo plazo, ni siquiera podemos estar seguros de eso”.
Esta incertidumbre emerge en tanto que los investigadores procuran desarrollar la Inteligencia General Artificial (AGI, del inglés “Artificial General Intelligence”), un tipo de IA que podría ejecutar cualquier tarea igual de bien que un ser humano, para salvar esta brecha. Pero los métodos de entrenamiento siguen siendo una interrogante. “Por el momento, no sabemos cómo enseñarle a la IA cómo ser realmente creativa y producir algo nuevo que nadie haya creado antes. Sí ocurre en los pequeños y limitados mundos del gaming, pero el mundo real no es ni pequeño ni limitado”, explica Stanley. “La IA no tiene instinto, pero para podérselo enseñar, primero tenemos que saber qué implica el instinto”.
Por el momento, no sabemos cómo enseñarle a la IA cómo ser realmente creativa y producir algo nuevo que nadie haya creado antes. La IA no tiene instinto, pero para podérselo enseñar, primero tenemos que saber qué implica el instinto.
Las limitaciones actuales de la IA se derivan de su disponibilidad de datos y de su capacidad de emprender tareas intrincadas y abiertas. Stanley aclara que amasar el enorme volumen de datos necesario para entrenar a una IA, combinado con la construcción de redes capaces de asimilar estos datos, presenta unos desafíos formidables. Además, la dependencia de la IA de la información basada en texto y su lucha con aspectos no verbales o inefables complica todavía más las cosas. Los modelos de IA actuales tienen problemas para comprender la cronología, un elemento clave en la novedad y los procesos intrincados.
Una solución a esto podría, potencialmente, encontrarse en el reino del gaming. Los investigadores plantean que Dungeons & Dragons, un juego conocido por su naturaleza narrativa de colaboración, podría servir como incubadora para una AGI. Beth Singler, antropóloga digital en la Universidad de Zúrich, introdujo el “Test del explorador elfo” como alternativa a la prueba de Turing. Esta prueba sugiere que, si una IA puede volverse experta en D&D, podría estar más cerca de lograr la AGI.
El futuro de la IA en los videojuegos y más allá
Viendo a futuro, el papel de la IA en el gaming tenderá a expandirse todavía más. Una tendencia clara es el uso de las IA narrativas, sociales y educativas para hacer que el gaming sea más inmersivo y realista. Fortnite, por ejemplo, introdujo a los bots para entrenar a los nuevos jugadores, así como un sistema de emparejamiento para conectar a los jugadores con niveles de habilidad similares. Los avances en la IA para juegos como Starcraft II y Dota 2 están volviendo más personalizables a los juegos, ayudándoles a adaptarse en tiempo real para ajustarse a las habilidades, preferencias y tácticas de los jugadores.
Para aceptar la IA sin recelos, es mejor verla como una herramienta para amplificar las habilidades humanas.
Más allá del mundo de los videojuegos, la IA tiene el potencial de contribuir con la resolución de intrincados problemas mundiales, como el cambio climático y el avance de la medicina. Sin embargo, esta promesa viene junto con una serie de preocupaciones acerca de que la IA logre generar emociones y cognición.
Entre estos avances, algunas preocupaciones permanecen acerca de las posibles malas consecuencias de usar IA. “Las preocupaciones van desde problemas prácticos como la desinformación o que la gente pierda su trabajo, hasta escenarios similares al de Terminator, donde la civilización llega a un apocalipsis. Sin embargo, no importa lo improbable que sea, es necesario asegurarse de que la probabilidad sea cero”, afirma Stanley. “En última instancia, todo es creatividad. Si cruzamos esa barrera, el mundo no se vería igual, y es difícil comprender cómo sería ese mundo. Lo que sabemos es que la fuente real de placer para los humanos no es el consumo. La alegría de ser humanos se basa en la autoexpresión y la creatividad. ¿Cómo podemos proteger esto?”
Abordar estas preocupaciones es clave para crear un futuro equilibrado. Stanley es partidario de adoptar el crecimiento de la IA en vez de rechazarlo. “Para aceptar la IA sin recelos, es mejor verla como una herramienta para amplificar las habilidades humanas”, dice.
Mejorar la experiencia de gaming
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Preguntas frecuentes sobre IA y juegos
¿Hay algún juego de Dungeons & Dragons con IA?
Sí, hay un juego de Dungeons & Dragons de IA, llamado AI Dungeon. Es una aventura basada en texto en la que puede interactuar con el modelo de lenguaje GPT-3 para crear sus propias historias de D&D. Puede elegir su personaje, raza, clase y antecedentes, y después explorar un mundo generado de manera aleatoria, luchar con monstruos y realizar misiones. El amo del calabozo de IA le ayudará en el camino, y hasta genera diálogos para sus personajes.
Si bien AI Dungeon ofrece una experiencia creativa y libre similar a la de Dungeons & Dragons, es importante resaltar que no es un reemplazo total para el D&D debido a los desafíos ocasionales para generar historias realistas y coherentes. El juego está disponible en la web, Steam y dispositivos iOS y Android, tanto en su versión gratuita como en una de pago con más funcionalidades.
Aquí le indicamos otros juegos de D&D con IA:
- Dungeon Alchemist es un juego basado en la web que permite crear sus propios calabozos de D&D. Puede usar la IA para generar mapas, monstruos y tesoros.
- Dungeon Master’s Assistant es un programa de software que ayuda a ejecutar juegos de D&D. Puede generar encuentros aleatorios, rastrear iniciativas y gestionar las hojas de los personajes.
- Dungeon Scrawl es una herramienta basada en la web que permite crear sus propios mapas de D&D. La IA se puede usar para generar terreno, objetos y personajes.
¿Hay juegos sobre la IA?
¡Claro que sí! Existen muchos juegos que profundizan en el terreno de la inteligencia artificial. Algunos grandes ejemplos de juegos que usan la IA son:
- Halo 4: Un juego de disparos en primera persona, en el que el protagonista Master Chief combate a la IA corrupta, Cortana.
Cyberpunk 2077: Un juego de rol ambientado en un futuro distópico en que la IA es común en todas las facetas de la vida. - SOMA: Un juego de terror en el que se explora una instalación submarina habitada por IA que intentan sobrevivir.
- Detroit: Become Human: Una aventura narrativa en la que los androides se debaten entre la obediencia a los humanos o la lucha por la autonomía.
- Portal 2: Un juego de “rompecabezas” en el que los jugadores usan el intelecto de la IA GLaDOS para resolver complejos desafíos.
- The Talos Principle: Un juego de “rompecabezas” que explora la naturaleza de la conciencia y la IA.
- Horizon Zero Dawn: Un juego de acción-aventuras ambientado en un mundo postapocalíptico en el que la IA y los humanos conviven, en el que se cuestiona la sensibilidad de las máquinas.
- System Shock: Un juego de terror y supervivencia en el que se debe luchar en una estación espacial invadida por una IA.
- NieR: Automata: Un RPG de acción en el que aparecen androides de combate, que plantea preguntas acerca de la conciencia y la existencia.
- Serie Mass Effect: Un RPG de ciencia ficción en el que los jugadores se enfrentan a las IA Reapers, que se han propuesto erradicar toda la vida orgánica.
- Serie Metal Gear Solid: Una franquicia de juegos de acción/sigilo en los que el protagonista, Solid Snake, se enfrenta a las ambiciones de dominación mundial de los Patriots, controlados por una IA.
Estos son apenas algunos ejemplos de los muchísimos juegos cuya trama gira alrededor de la IA. A medida que la tecnología de la IA va evolucionando, podemos anticipar que habrá más títulos basados en este tema tan complejo y cautivador.
¿Ha llegado demasiado lejos la IA?
El que la IA haya llegado demasiado lejos o no es una pregunta compleja, cuyas respuestas no son sencillas. Existen muchas opiniones diferentes acerca del tema, y seguramente seguirá debatiéndose durante los años venideros.
Algunos afirman que la IA ya ha superado sus límites, porque las máquinas ya superan a la inteligencia humana, avivando los temores a una potencial subyugación o aparición de aplicaciones destructivas.
Otros creen que la IA sigue estando en pañales, y que no tenemos nada de qué preocuparnos. Argumentan que la IA es simplemente una herramienta, y que depende de nosotros el cómo se use. Opinan que la IA se puede usar para propósitos bondadosos, como resolver problemas complejos y mejorar nuestras vidas.
En última instancia, la pregunta de si la IA ha llegado demasiado lejos es cosa de opinión. El discurso encapsula un espectro de los potenciales peligros y ventajas asociados con la IA:
Riesgos:
- Creación de armas autónomas capaces de acciones letales independientes.
Potencial para manipulación y desinformación impulsada por IA. - Desempleo galopante al suplantar las máquinas el trabajo de los humanos en diversos sectores.
- La idea de que la IA sobrepase al intelecto humano, generando preocupación sobre la pérdida de control.
Beneficios:
- Potencial para resolver desafíos de alta complejidad, como el cambio climático y las enfermedades.
- Mejoramiento de la calidad de vida mediante la automatización de tareas, atención médica personalizada y nuevos tipos de entretenimiento.
- Facilitar una autoconciencia y comprensión del mundo más profunda.
Es importante considerar tanto los riesgos como los beneficios de la IA con cuidado antes de decidir hasta qué punto se implementará. Hay una necesidad real de contar con directrices éticas para el desarrollo y uso de la IA.
¿Las IA deben tener derechos?
La pregunta de si la IA debe tener derechos es compleja, y los expertos llevan mucho tiempo discutiendo el tema. Algunos argumentan que las IA no deben tener derechos, porque no son seres vivos, sino máquinas programadas. Otros opinan que la IA debe tener una cierta cantidad limitada de derechos para protegerlas del abuso y la explotación. Los que están a favor de la IA opinan que podría adquirir cualidades de sensibilidad como las de los seres vivos, mientras que los que están en contra se preocupan por las consecuencias imprevistas y el desafío de definir la conciencia de la IA.
Hay muchos factores a considerar, como el nivel de inteligencia y autonomía que los sistemas de IA llegarán a lograr, los potenciales beneficios y riesgos de otorgarles derechos y las implicaciones éticas de hacerlo.
¿Cómo puedo crear una IA capaz de jugar?
Existen diversos métodos para crear una IA capaz de jugar. El mejor enfoque dependerá del juego específico y del nivel deseado de rendimiento. Aquí le indicamos algunos:
- El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en que la IA aprende por ensayo y error. La IA recibe una recompensa por tomar acciones que lleven a un resultado deseable, y una penalización por las acciones que lleven a un resultado no deseado. Con el tiempo, la IA aprende a emprender acciones que maximicen la recompensa.
- La IA basada en reglas es un tipo de IA programada con un conjunto de reglas que definen cómo jugar el juego. Este enfoque es relativamente sencillo de implementar, pero puede ser difícil crear reglas que cubran todas las posibles situaciones en el juego.
- La jerarquía de búsqueda Monte Carlo es un tipo de IA que usa un algoritmo de jerarquía de búsqueda para explorar el espacio del juego. Este enfoque es más complejo que la IA basada en reglas, pero puede ser más eficaz en juegos con un gran espacio interior.
- Los algoritmos evolucionarios son un tipo de IA que usa el proceso de mutación y selección para hacer evolucionar a una población de IA. Este enfoque se puede usar para crear IA habilidosas para juegos difíciles de definir con reglas o que tengan un gran espacio interior.
¿La IA puede crear juegos?
Sí. Aquí indicamos algunas maneras en que la IA se puede usar para crear juegos.
- Generación de contenido en juegos: La IA se puede usar para generar contenidos en juegos, como niveles, personajes y diálogo. Esto se puede hacer con técnicas como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Por ejemplo, el motor de videojuegos IA Dreaming puede generar niveles, personajes y diálogos, y también diseñar mecánicas de juego.
- Diseño de mecánicas de juego: La IA se puede usar para diseñar mecánicas de juego, por ejemplo, el cómo los jugadores interactúan con el mundo de los juegos y cómo progresan las partidas. Esto se puede hacer mediante técnicas como el aprendizaje por refuerzo y los algoritmos evolucionarios. Por ejemplo, el juego Gauntlet usa la IA para personalizar la experiencia del juego haciendo seguimiento al avance del jugador y a sus preferencias, y usa esta información para generar desafíos adaptados al jugador.
- Probar juegos: La IA se puede usar para probar juegos, por ejemplo, haciéndola jugar muchas veces en busca de errores o desequilibrios. Esto se puede hacer con técnicas como el aprendizaje automático y la visión de computadora. Por ejemplo, la IA se puede usar para jugar y buscar patrones que indiquen errores o desequilibrios.
- Personalización de juegos: La IA se puede usar para personalizar los juegos, por ejemplo, adaptando la experiencia de juego a las preferencias del jugador individual. Esto se puede hacer con técnicas como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Por ejemplo, el juego de aventuras basadas en texto AI Dungeon usa la IA para generar la historia, y la IA puede generar diversos finales para esta, dependiendo de las elecciones de los jugadores.
