NVIDIA crea una versión funcional de PAC-MAN con un motor de juego simulado mediante Inteligencia Artificial

Hace un par de días, el clásico juego de arcade PAC-MAN cumplía la friolera de 40 años desde su primera llegada a las recreativas y salas de juego japonesas, un hito seguido de una impresionante expansión que lo llevaron a ser uno de los títulos más icónicos y representativos de toda la industria de los videojuegos. Y es que en todos estos años hemos visto multitud de versiones y entregas, a la que hoy se suma esta curiosa adaptación de NVIDIA, generada a través de un motor de juego simulado y creado a través de la Inteligencia Artificial.

Entrenado con más de 50.000 partidas, esta nueva IA creada por el equipo de NVIDIA Research, GameGAN, ha mostrado ser capaz de generar una versión completamente funcional de PAC-MAN sin un motor de juego subyacente, realizando un seguimiento del mundo virtual y recordando lo que ya se ha generado para mantener una coherencia visual cuadro a cuadro. Eso significa que, incluso sin comprender las reglas fundamentales de un juego, la IA puede recrear el juego con unos resultados convincentes.

Se trata así del primer modelo de red neuronal que imita un motor de juego de computadora al aprovechar las redes adversas generativas, o GAN. Así, formado por dos redes neuronales enfrentadas, a modo de generador y discriminador, estos modelos de inteligencia artificial aprenden a crear contenido nuevo que sea lo suficientemente convincente como para pasar por el PAC-MAN original.

De esta manera, y a través del previo entrenamiento con guiones de juegos y múltiples niveles, GameGAN podría llegar a ser capaz incluso de generar nuevos diseños de juegos nunca antes vistos, y totalmente funcionales de cara a la jugabilidad y percepción del mercado y jugadores actuales.

Así, además de abrir un nuevo mundo de posibilidades para los desarrolladores como la generación automática de diseños y nuevos niveles de juego, nos encontramos ante una nueva IA capaz de desarrollar más fácilmente sistemas de simulación para entrenar máquinas autónomas.

De los juegos a la vida real

Los robots autónomos generalmente se entrenan en un simulador, donde la IA puede aprender las reglas de un entorno antes de interactuar con objetos en el mundo real. Sin embargo, la creación de estos simuladores pasa por un proceso lento y tedioso en el que se deben codificar las reglas sobre cómo los objetos interactúan entre sí y cómo funciona la luz dentro del entorno.

Los simuladores se utilizan para desarrollar máquinas autónomas de todo tipo, como robots de almacén que aprenden a agarrar y mover objetos, o robots de entrega que deben navegar por las aceras para transportar alimentos o medicamentos.

Lo que hace años parecía un futuro idílico sólo posible en algunos cortometrajes de ciencia ficción o videojuegos, ha resultado ser ya parte de nuestro día a día, tanto que de hecho, han pasado a ser algunas de las principales pautas que han marcado los siguientes pasos de nuestro futuro tecnológico.

Y es que sin ser perseguidas por fantasmas, a día de hoy existen numerosas empresas como Amazon, AliExpress o Correos, que utilizan ya robots autónomos para la gestión de sus almacenes, siguiendo unas reglas bastante similares a las de este clásico arcade.