Lo nuevo de Google en el campo de la inteligencia artificial es SIMA, un agente capaz de jugar videojuegos como un humano. Los de Mountain View han trabajado con varios estudios y han entrenado la tecnología utilizando títulos como Goat Simulator 3, Teardown y No Man’s Sky, entre otros.
Los investigadores de Google DeepMind han explicado que el objetivo detrás de SIMA no es crear una IA que pueda obtener puntajes altos o ganar un juego. Por el contrario, la idea es que pueda aprender a interpretar instrucciones en lenguaje natural para completar objetivos, mientras reconoce los entornos tridimensionales que presenta el juego y se anticipa a lo que puede suceder después.
La compañía ha aclarado que la nueva tecnología forma parte de un proyecto de investigación. Por ende, no busca convertirse en una reemplazo de la IA que ya se utiliza en diferentes videojuegos para, por ejemplo, potenciar a los NPC. En su estado actual, funcionaría como una suerte de acompañante del jugador humano, pudiendo responder a solicitudes específicas para el cumplimiento de diferentes tareas.
Google ha comentado que el entrenamiento con los videojuegos de Tuxedo Labs, Coffee Stain Studios y Hello Games, entre otros, le ha permitido a SIMA adquirir unas 600 habilidades básicas. Las mismas abarcan desde el uso de los menús del juego, hasta la navegación por los escenarios y la interacción con objetos encontrados en ellos.
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Esas habilidades están enfocadas en el cumplimiento de tareas simples y que pueden completarse en unos 10 segundos. Por ejemplo, pedirle a la IA que controla al personaje que suba una escalera, conduzca un coche, abra el mapa o se dirija hacia una dirección determinada.
SIMA, la IA de Google que puede jugar videojuegos como un humano
El método de entrenamiento que Google ha utilizado con SIMA es muy interesante. En un principio, la compañía estudió la experiencia de parejas de jugadores, con uno al comando del juego en sí y el otro entregándole indicaciones sobre qué hacer después. También registró las sesiones de juego individuales de cada sujeto y analizó sus acciones para generar instrucciones que arrojarían los mismos resultados.
Sumado a esto, los expertos de DeepMind diseñaron un entorno en Unity dedicado exclusivamente para que la inteligencia artificial entrene la manipulación de objetos. Para ello, se le otorgó un sistema de construcción de estructuras usando bloques.
Un punto interesante de SIMA, según explicó Google, es que su entrenamiento no requiere de APIs personalizadas. Ni tampoco debe obtener acceso al código fuente de los videojuegos. Así lo explican los californianos:
«[El agente] requiere solo de dos métodos de entrada: las imágenes en pantalla y las instrucciones sencillas en lenguaje natural proporcionadas por el usuario. SIMA utiliza comandos de teclado y ratón para controlar al personaje central de los juegos para llevar a cabo estas instrucciones. Esta interfaz simple es la que usan los humanos, lo que significa que SIMA puede potencialmente interactuar con cualquier entorno virtual».
Google DeepMind.
Google confía en que, a medida que se exponga a SIMA a más mundos de entrenamiento, se volverá más versátil. Así, será capaz de comprender y ejecutar órdenes y objetivos de mayor complejidad. Al tratarse de un proyecto de investigación, se desconoce si esta tecnología llegará al público general en algún momento.
Los californianos aspiran a que este tipo de agentes de IA se vuelvan útiles más allá de su entrenamiento específico en videojuegos. «En última instancia, nuestra investigación se dirige hacia sistemas y agentes de IA más generales que puedan comprender y llevar a cabo de forma segura una amplia gama de tareas de una manera que sea útil para las personas en línea y en el mundo real», indicaron.
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