Por lo general, cuando tenemos sistemas de IA para ver los videojuegos, esperamos que jueguen después. Así es como las computadoras han vencido todo desde el juego de mesa Vaya a varios títulos de Atari . Pero un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia está intentando algo diferente: están aprendiendo a aprender cómo funcionan los videojuegos en su lugar.
En un reciente artículo titulado ” Game Engine Learning from Video “, el equipo describe un sistema de AI que puede volver a crear el motor de juego de títulos como Super Mario Bros. simplemente viendo cómo se está jugando. El sistema no tiene acceso al código; sólo mira los píxeles y aprende. Las re-creaciones que hace son glitchy, pero pasable.
Es una primera en el mundo de los videojuegos de AI, pero hay importantes advertencias y limitaciones para la investigación. Para empezar, el sistema AI no está aprendiendo todo sobre el juego desde cero. Se suministra con dos importantes conjuntos de información: en primer lugar, un diccionario visual con todos los sprites en el juego; y segundo, un conjunto de conceptos básicos, como la posición de los objetos y su velocidad, que utiliza para analizar lo que ve. Con estas herramientas en la mano, la IA rompe el juego marco por cuadro, etiqueta lo que ve, y busca reglas que explican la acción.
“Para cada trama del video tenemos un parser que recorre y recoge los hechos. Lo que la animación del estado Mario está en, por ejemplo, o lo que las velocidades de las cosas se están moviendo a”Matthew Guzdial, el autor principal del artículo, dijo a The Verge. “Así que imagina el caso en el que Mario está justo encima de un Goomba en un marco, y luego el siguiente cuadro que el Goomba se ha ido. De ahí surge la regla de que cuando Mario está justo encima del Goomba y su velocidad es negativa, el Goomba desaparece “.
Con el tiempo, el sistema construye todas las reglas pequeñas, registrándolas como una serie de instrucciones lógicas (por ejemplo, si esto, entonces) y combinándolas para aproximar el motor del juego. Estas reglas se pueden exportar y convertir en una serie de lenguajes de programación que se utilizan para volver a crear el juego en sí.
En este momento, el sistema se limita a trabajar en plataformas 2D. Eso es porque se basa en los seres humanos para definir lo que puede suceder en cualquier juego en particular. Definir toda esta información para un juego en 3D requeriría mucho más tiempo, así como herramientas más avanzadas de visión artificial.
En el futuro, sin embargo, el equipo de Georgia Tech piensa que una tecnología como esta podría utilizarse para resolver no sólo cómo funcionan los videojuegos, sino también la vida real. Esto requeriría una serie de avances en la capacidad de la IA para comprender el mundo tal como los humanos lo entienden. (Y, por supuesto, eso es infinitamente más complejo que Super Mario Bros.) Pero no es una idea imposible. “Creo que una versión futura de esto podría [analizar] dominios limitados de la realidad”, dice Guzdial. En este momento, sin embargo, se están concentrando en Mega Man .