Nvidia es mejor conocida por sus tarjetas gráficas, pero la compañía también realiza investigaciones serias sobre inteligencia artificial. Para su último proyecto, los investigadores de Nvidia enseñaron un sistema de IA para recrear el juego de Pac-Man simplemente al verlo jugar.
No hay codificación involucrada, no hay imágenes pre-renderizadas para que el software las use. El modelo de IA simplemente alimenta datos visuales del juego en acción junto con las entradas del controlador que lo acompañan y luego lo recrea cuadro por cuadro a partir de esta información. El juego resultante es jugable por humanos, y Nvidia dice que lo lanzará en línea en un futuro próximo.
"Aprende todas estas cosas con solo mirar"
Sin embargo, la versión AI no es en absoluto un facsímil perfecto. Las imágenes son borrosas y no parece que la IA haya logrado capturar el comportamiento exacto de los fantasmas del juego, cada uno de los cuales está programado con una personalidad específica que dicta su movimiento. Pero la dinámica básica de Pac-Man está ahí: comer bolitas, evitar fantasmas e intentar no morir.
"Aprende todas estas cosas simplemente observando", dijo a periodistas Rev Lebaredian, vicepresidente de tecnología de simulación de Nvidia, en una conferencia de prensa. "(Es) similar a cómo un programador humano puede ver muchos episodios de Pac-Man en YouTube e inferir cuáles son las reglas de los juegos y reconstruirlos".
Lebaredian dijo que el trabajo se realizó en colaboración con el creador de Pac-Man, Bandai Namco, que celebra hoy el 40 aniversario del clásico arcade.

El Pac-Man generado por la IA está un poco borroso, pero todos los elementos básicos están ahí. Imagen: Nvidia
      
    
  
Nvidia dice que un trabajo como este muestra cómo se usará la inteligencia artificial para el diseño de juegos en el futuro. Los desarrolladores pueden ingresar su trabajo en la IA y usarlo para crear variaciones o tal vez diseñar nuevos niveles. "Podrías usar esto para combinar diferentes juegos", dijo Sanja Fidler, directora del laboratorio de investigación de Nvidia en Toronto, a los periodistas, "dando poder adicional a los desarrolladores de juegos al (permitirles) mezclar diferentes juegos".
Crear IA que pueda aprender las reglas de un mundo virtual con solo mirarlo en acción también tiene implicaciones para tareas como la programación de robots. "Eventualmente nos gustaría aprender las reglas del mundo real", dice Lebaredian. La IA podría ver videos de carros robóticos navegando en un almacén, por ejemplo, y usar esa información para diseñar su propio software de navegación.
El programa que recreó Pac-Man se llama GameGAN. GAN significa red de confrontación generativa y es una arquitectura común utilizada en el aprendizaje automático. El principio básico de una GAN es que funciona en dos mitades. La primera mitad de la GAN intenta replicar los datos de entrada, mientras que la segunda mitad compara esto con la fuente original. Si no coinciden, los datos generados se rechazan y el generador ajusta su trabajo y lo vuelve a enviar.

Los sistemas de inteligencia artificial como este podrían usarse para entrenar robots de almacén como el anterior, que funciona con el hardware y el software de Nvidia. Imagen: Nvidia
      
    
  
El uso de la IA para generar mundos virtuales como los videojuegos se ha hecho antes. Pero los investigadores de Nvidia introdujeron varios aspectos nuevos, incluido un "módulo de memoria" que permitió al sistema almacenar un mapa interno del mundo del juego. Esto conduce a una mayor consistencia en el mundo del juego, una característica clave al recrear los laberintos de Pac-Man. También permiten que los elementos estáticos del mundo del juego (como el laberinto) se separen de los dinámicos (como los fantasmas), lo que se adapta al objetivo de la compañía de usar IA para generar nuevos niveles.
David Ha, un investigador de IA en Google que trabajó en tareas similares, dijo a The Verge que la investigación fue "muy interesante". Los equipos anteriores han intentado recrear mundos de juego usando GAN, dijo Ha, "pero por lo que sé, (este) es el primero en demostrar buenos resultados".
"En general, es un trabajo muy emocionante, y espero ver más desarrollos con este enfoque", dijo Ha.

Sin embargo, algunos elementos del proceso definitivamente necesitan ajustes y demuestran la fragilidad particular de la inteligencia artificial cuando se aprenden nuevas tareas. Fidler le dijo a los periodistas que para recrear Pac-Man, GameGAN tuvo que ser entrenado en unos 50,000 episodios. Obtener los datos de juego de los humanos no era factible, por lo que el equipo utilizó un agente de IA para generar los datos. Desafortunadamente, el agente de IA fue tan bueno en el juego que casi nunca murió.
"Eso dificultó que la IA intentara recrear el juego para aprender el concepto de morir", dice Fidler. En cambio, en las primeras versiones del Pac-Man generado por la IA, GameGAN modificó el juego para que los fantasmas nunca llegaran al personaje principal, sino que se arrastraran directamente detrás de él como patitos que siguen a un padre. "Es un efecto divertido de la forma en que lo entrenamos", dice Fidler.

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