Desde que experimentamos el auge de la inteligencia artificial con la irrupción de ChatGPT, hemos visto modelos capaces de llevar a cabo virguerías de todo tipo. Aunque muchas empresas han centrado sus esfuerzos en mejorar sus prestaciones y, por ejemplo, ello ha llevado a Amazon a buscar una versión potenciada de Alexa, también nos hemos topado con experimentos de todo tipo. Y, como era de esperar, dichos experimentos han llegado al mundo de los videojuegos.
Como señala el portal Ars Technica en una reciente publicación, un nuevo modelo de IA llamado GameNGen, desarrollado por investigadores de Google y la Universidad de Tel Aviv, es capaz de simular en tiempo real una partida infinita del clásico de 1993 Doom gracias a la generación de imágenes basadas en Stable Diffusion. Sí, una vez más, Doom se convierte en el epicentro de un experimento relacionado con los videojuegos. Sin embargo, en esta ocasión, lo hace de una forma muy particular: con una versión del juego que no existe.
La IA es cada vez más compleja
En esencia, la intención de este estudio es demostrar que la IA es capaz de generar gráficos en tiempo real que, a la larga, podrían reemplazar las técnicas tradicionales de renderizado gráfico, simplificando así el desarrollo de videojuegos. Así, esta tecnología es capaz de generar nuevos fotogramas de Doom gracias a una unidad de procesamiento tensorial, un procesador especializado optimizado para tareas de aprendizaje automático. Y, en las pruebas, los evaluadores humanos fueron incapaces de distinguir entre clips originales y aquellos generados por GameNGen, un aspecto que subraya la calidad de la simulación.
De esta forma, el sistema utiliza una versión modificada de Stable Diffusion 1.4, un modelo de imágenes lanzado en 2022 para predecir el siguiente estado del juego en función de entradas anteriores. Además, para llevar a cabo este experimento, el modelo tuvo una sesión de aprendizaje de refuerzo jugando a Doom y, tras ello, se creó una base de datos de entrenamiento utilizando las sesiones grabadas. Aún así, no es perfecto, ya que cuenta con varios fallos en la interfaz y en otros detalles pequeños, pero sí es capaz de demostrar con solvencia de lo que es capaz la IA.
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