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Acelera alrededor de un pueblo francés en el videojuego Gran Turismo y es posible que veas un Corvette detrás de ti tratando de atrapar tu estela.

La técnica de usar el tiro del auto de carrera de un oponente. acelerar y adelantarlos es uno de los preferidos por los jugadores habilidosos del realista juego de carreras de PlayStation.

Pero este conductor de Corvette no está siendo controlado por un humano: es GT Sophy, un poderoso agente de inteligencia artificial creado por Sony, el fabricante de PlayStation.

Los jugadores de Gran Turismo han estado compitiendo contra autos de carrera generados por computadora desde que se lanzó la franquicia en la década de 1990, pero el nuevo controlador de IA que se lanzó la semana pasada en Gran Turismo 7 es más inteligente y rápido porque ha sido entrenado con los últimos métodos de IA.

“Gran Turismo tenía una IA integrada desde el comienzo del juego, pero tiene un rango de rendimiento muy estrecho y no es muy bueno”, dijo Michael Spranger, director de operaciones de Sony AI. “Es muy predecible. Una vez que pasas un cierto nivel, ya no te atrae”.

Pero ahora, dijo, “esta IA va a dar pelea”.

Visita un laboratorio de inteligencia artificial en universidades y empresas como Sony, Google, Meta, Microsoft y el fabricante de ChatGPT OpenAI y no es raro encontrar agentes de inteligencia artificial como Sophy, autos de carreras, lanzando pájaros furiosos a los cerdos, peleando batallas interestelares épicas o ayudando a los jugadores humanos a construir nuevos mundos de Minecraft, todo parte de la descripción del trabajo para los sistemas informáticos que intentan aprender a ser más inteligentes en juegos.

Pero en algunos casos, también están tratando de aprender a ser más inteligentes en el mundo real. En un artículo de enero, un investigador de la Universidad de Cambridge que creó un agente de IA para controlar personajes de Pokémon argumentó que podría “inspirar todo tipo de aplicaciones que requieran la gestión de equipos en condiciones de extrema incertidumbre, incluida la gestión de un equipo de médicos, robots o empleados en un entorno en constante cambio, como una región afectada por una pandemia o una zona de guerra”.

Y si bien eso puede sonar como un niño que defiende jugar tres horas más de Pokémon Violetael estudio de los juegos se ha utilizado para avanzar en la investigación de la IA y capacitar a las computadoras para resolver problemas complejos desde mediados del siglo XX.

Inicialmente, la IA se usó en juegos como las damas y el ajedrez para probar juegos de estrategia ganadores. Ahora, una nueva rama de la investigación se centra más en realizar tareas abiertas en mundos complejos e interactuar con humanos, no solo con el propósito de vencerlos.

“La realidad es como un juego súper complicado”, dijo Nicholas Sarantinos, autor del artículo de Pokémon y recientemente rechazó una oferta de doctorado en la Universidad de Oxford para iniciar una empresa de inteligencia artificial con el objetivo de ayudar a los lugares de trabajo corporativos a establecer equipos más colaborativos.

En el simulador de batalla Pokémon Showdown basado en la web, Sarantinos desarrolló un algoritmo para analizar un equipo de seis Pokémon, prediciendo cómo se desempeñarían en función de todos los posibles escenarios de batalla que tenían por delante y sus fortalezas y debilidades comparativas.

Microsoft, propietaria de la popular franquicia de juegos Minecraft, así como del sistema de juegos Xbox, ha encargado a los agentes de inteligencia artificial una variedad de actividades, desde alejarse de la lava hasta cortar árboles y hacer hornos. Los investigadores esperan que algunos de sus aprendizajes puedan desempeñar un papel en la tecnología del mundo real, por ejemplo, cómo hacer que un robot doméstico realice ciertas tareas sin tener que programarlo para que lo haga.

Si bien “no hace falta decir” que los humanos reales se comportan de manera muy diferente a las criaturas ficticias de los videojuegos, “las ideas centrales aún se pueden usar”, dijo Sarantinos. “Si usa pruebas de psicología, puede tomar esta información para concluir qué tan bien pueden trabajar juntas”.

Amy Hoover, profesora asistente de informática en el Instituto de Tecnología de Nueva Jersey que creó algoritmos para el juego de cartas digital Hearthstone, dijo que “realmente hay una razón para estudiar los juegos”, pero no siempre es fácil de explicar.

“La gente no siempre entiende que el punto es el método de optimización y no el juego”, dijo.

Los juegos también ofrecen un banco de pruebas útil para la IA, incluso para algunas aplicaciones del mundo real en robótica o atención médica, que es más seguro probar en un mundo virtual, dijo Vanessa Volz, investigadora y cofundadora de la startup danesa Modl.ai, que construye sistemas de IA para el desarrollo de juegos.

Pero, agrega, “puede sobrevalorarse”.

“Probablemente no será un gran avance y todo se trasladará al mundo real”, dijo Volz.

El gigante japonés de la electrónica Sony lanzó su propia división de investigación de IA en 2020 con el entretenimiento en mente, pero no obstante atrajo una atención académica más amplia. su trabajo de investigacion La presentación de Sophy el año pasado apareció en la portada de la prestigiosa revista científica Nature, que dijo que podría tener efectos potenciales en otras aplicaciones, como drones y vehículos autónomos..

La tecnología detrás de Sophy se basa en un método algorítmico conocido como aprendizaje por refuerzo, que entrena al sistema recompensándolo cuando hace algo bien mientras corre carreras virtuales miles de veces.

“La recompensa te dirá que estás progresando. Esto es bueno’ o ‘Estás fuera de la pista. Bueno, eso no es bueno’”, dijo Spranger.

Los jugadores de PlayStation solo podrán intentar competir contra Sophy hasta el miércoles, en un número limitado de circuitos, para que pueda obtener algunos comentarios y volver a las pruebas. Peter Wurman, director de Sony AI America y líder del proyecto GT Sophy, dijo que los agentes de IA tardan unas dos semanas en entrenarse en 20 PlayStation.

“Para que se extienda a lo largo de todo el juego, se necesitan algunos avances más y algo más de tiempo antes de que estemos listos para eso”, dijo.

¿Y para llevarlo a calles reales o pistas de Fórmula Uno? Eso podría llevar mucho más tiempo.

Empresas de coches autónomos adoptan técnicas similares de aprendizaje automático, pero “no entregan el control total del automóvil de la manera en que podemos hacerlo”, dijo Wurman. “En un mundo simulado, la vida de nadie corre peligro. Sabes exactamente el tipo de cosas que vas a ver en el entorno. No hay gente cruzando la calle ni nada por el estilo”.