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¿Ha logrado Google DeepMind crear una inteligencia artificial capaz de jugar a videojuegos contigo, pero también de entender y responder a tus instrucciones verbales?
Aquí están los avances más recientes de DeepMind en el campo de la IA para juegos, destacando su último proyecto fascinante: un modelo de IA capaz de aprender a jugar diferentes juegos en 3D como lo haría un humano.
Jugar a múltiples juegos como un humano
Tradicionalmente, los modelos de IA especializados en juegos se limitan a un solo juego y siempre juegan para ganar. Pero DeepMind ha optado por un enfoque diferente: entrenar a un modelo de IA para jugar a múltiples juegos en 3D, enseñándole a entender y actuar según instrucciones verbales.
SIMA de DeepMind (Agente Instructible y Extensible Multi-Mundo) es una inteligencia artificial desarrollada por los investigadores de Google DeepMind.
Es un modelo de IA diseñado para aprender a jugar a varios juegos en 3D de manera similar a un humano, siendo capaz de entender y actuar según instrucciones verbales.
A diferencia de algunos modelos de IA especializados en un solo juego, SIMA se entrena con múltiples juegos, lo que le permite generalizar sus habilidades y jugar a juegos que aún no ha visto. El objetivo es crear un compañero de juego virtual más natural y cooperativo, capaz de interactuar con los jugadores de manera más intuitiva.
SIMA se entrena utilizando muchas horas de videos donde se muestran humanos jugando a diferentes juegos, sin acceso al código interno ni a reglas específicas de los juegos. Basándose en estos datos, la IA aprende a asociar acciones, objetos e interacciones con representaciones visuales, permitiéndole entender y reproducir comportamientos similares a los de los jugadores humanos.
El objetivo a largo plazo de DeepMind es desarrollar IA más generales y flexibles, capaces de adaptarse a una variedad de tareas y situaciones en el mundo real. SIMA representa un avance importante en esta dirección, abriendo nuevas perspectivas para el uso de la IA en los juegos y otras áreas de aplicación.
Aprender sin acceso al código del juego
La IA de DeepMind, llamada SIMA (Agente Instructible y Extensible Multi-Mundo), se entrenó sin acceso al código interno ni a las reglas de los juegos. En cambio, se le proporcionaron muchas horas de videos donde humanos juegan diferentes juegos, lo que le permitió asociar acciones, objetos e interacciones con representaciones visuales.
La universalidad de las habilidades
Una pregunta importante era si una IA entrenada en un conjunto de juegos podría jugar a otros juegos que no había visto antes. Los resultados mostraron que sí, con algunas limitaciones. Los agentes de IA entrenados en múltiples juegos tenían un mejor rendimiento en juegos que aún no habían visto, pero algunos juegos tienen mecánicas únicas que pueden plantear desafíos.
Desafíos del entrenamiento
Aunque los juegos tienen su propia jerga, solo hay un número limitado de "verbos" que son realmente significativos para la IA. Esto significa que la IA debe aprender de los datos de entrenamiento a identificar e interpretar esas acciones de manera general.
Comparación con otros enfoques
DeepMind utiliza un enfoque de aprendizaje por imitación basado en el comportamiento humano, que difiere del enfoque basado en simuladores usado en otros casos. Este método permite que la IA aprenda a realizar una gran variedad de tareas descritas en texto abierto, sin estar limitada por un sistema de recompensas estricto.
El futuro de la IA en los videojuegos
La ambición de los investigadores de DeepMind va más allá de crear agentes capaces de jugar a juegos. Quieren desarrollar compañeros de juego más naturales y cooperativos, que algún día puedan acompañarte en tus aventuras de juego.
El progreso realizado por Google DeepMind en el campo de la IA para juegos abre perspectivas emocionantes. Aunque aún quedan muchos desafíos, es indudable que estamos cada vez más cerca de crear compañeros virtuales para jugar que puedan rivalizar con la complejidad y la flexibilidad de la mente humana.