Para celebrar el 40 aniversario del lanzamiento de Pac-Man, Nvidia ha presentado hoy una versión muy especial de este clásico. Se trata de la una versión completamente funcional del juego que ha sido recreada por una inteligencia artificial cuyo único entrenamiento ha consistido en ver 50.000 partidas.
Esta potente IA se llama GameGAN y ha sido creada por Nvidia Research. Se trata del primer modelo de red neuronal capaz de imitar un videojuego sin un motor de juego subyacente, únicamente a partir de la observación de las partidas. Y lo ha conseguido en tan solo unos días.
Pero, ¿cómo es posible? Esta herramienta se basa en redes neuronales generativas adversarias o GAN, por sus siglas en inglés (Generative Adversarial Networks).
Las GAN se componen de dos redes neuronales en competencia, la generadora y la discriminadora. La generadora es la responsable de crear nuevos contenidos a partir de la observación de modelos originales, mientras que la discriminadora tiene que ser capaz de identificar los contenidos reales de los que creados por la red neuronal adversaria. Al principio se trata de una tarea sencilla, pero la labor de la discriminadora se va haciendo cada vez más complicada a medida que la generadora va mejorando sus competencias.
Gracias a este sistema, los modelos basados en GAN aprenden a crear nuevo contenido que es lo suficientemente convincente como para pasar por el original. Nvidia ya había utilizado este modelo anteriormente con la IA GauGAN, que convierte dibujos esquemáticos en imágenes realistas.
"Esta es la primera investigación que emula un motor de juego que utiliza redes neuronales basadas en GAN", explica Seung-Wook Kim, investigador de Nvidia y autor principal del proyecto. "Queríamos ver si la IA podía aprender las reglas de un entorno con solo mirar la pantalla de un agente que se movía por el juego. Y lo hizo".
Para poder generar el entorno del juego, la IA hace un seguimiento del mundo virtual, recordando lo que ya se ha generado para mantener la consistencia visual. Mediante la observación de lo que sucede en la pantalla y las teclas que pulsa el jugador, puede reproducir de manera convincente cualquier entorno.
Para que GameGAN consiguiera recrear una versión funcional de Pac-Man, el equipo de Nvidia ha entrenado a las redes neuronales mostrándoles 50.000 partidas y las pulsaciones de un agente de IA que jugaba al juego.
Con este entrenamiento, GameGAN es capaz de generar nuevos frames en tiempo real para responder a las acciones del agente, creando tanto elementos estáticos, como laberintos o puntos, como dinámicos, por ejemplo fantasmas o el propio Pac-Man. La observación le permite aprender las reglas básicas del juego para cumplirlas en sus recreaciones.
La inteligencia artificial ya está en boca de todos, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? Respondemos a estas preguntas.
Incluso puede generar diseños que no ha visto previamente, una característica muy útil tanto para los desarrolladores, que pueden generar nuevos niveles de un juego de manera automática, como para los investigadores de IA, ya que pueden desarrollar con más facilidad los complejos simuladores para el entrenamiento de robots autónomos.
"Esta investigación presenta interesantes posibilidades para ayudar a los desarrolladores de juegos a acelerar el proceso creativo de nuevos diseños de niveles, personajes e incluso juegos", señala Koichiro Tsutsumi de Bandai Namco Research Inc.
La versión de Pac-Man creada por GameGAN estará disponible a finales de año en el AI Playground de Nvidia, donde cualquiera podrá probarla.
Artículo original de Sandra Arteaga publicado en Computer Hoy
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