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- CRADLE AI aborda tareas complejas en RDR2, mostrando el potencial para aplicaciones más amplias.
- La IA tiene dificultades con el control detallado y la conciencia espacial en escenarios de juego.
- El estudio avanza la IA hacia el control informático general, allanando el camino para la IAG.
En los últimos días, una comunidad de IA ya muy activa se ha visto envuelta en un intenso debate entre investigadores de China y Singapur, quienes han comparado la inteligencia artificial de vanguardia con el desafiante videojuego Red Dead Redemption II (RDR2). El estudio, titulado "Hacia el control general por computadora: una integración de GPT-4V de OpenAI con el agente multimodal CRADLE para Red Dead Redemption II como caso práctico", analiza la investigación de "algoritmos de selección de modelos" para la exploración multijugador del videojuego Red Dead Redemption II.
Comprensión del control general de la computadora
El control general por computadora (GCC) allana el camino para la formación de la Inteligencia Artificial General (IAG), donde los sistemas de IA demuestran su capacidad para gestionar tareas con rapidez, con la misma competencia y comprensión que los usuarios humanos. Con sistemas de entrada de datos que incluyen datos visuales y auditivos, la IA desempeña un papel más humano. Además, esta técnica proporciona a la IA un medio para actuar con decisión en situaciones dinámicas; es decir, prueba su reproducibilidad durante el proceso de aprendizaje, reconociendo y reaccionando adecuadamente a diversa información sin conocimiento previo del entorno en el que opera.
RDR2, conocido como GM por su rico entorno y eventos inesperados, es nuestro mejor punto de partida para esta investigación. El juego presenta un sistema simulado de gestión de personal con un sistema de control complejo y componentes de interfaz de usuario que abarcan desde diálogos interactivos hasta indicaciones o guías especiales dentro del juego para ahorrar tiempo y mejorar la experiencia del usuario, lo que hace creíble la evaluación de la IA.
Comportamiento y progreso en los juegos de IA
El eje central de esta investigación es el marco CRADLE, un prototipo de sistema de IA diseñado para que no solo tenga jugabilidad, sino que también gestione diferentes tipos de aplicaciones de software posteriormente. CRADLE busca familiarizar a la IA con la jugabilidad aleatoria mediante el logro de objetivos; todo se basa en patrones de aprendizaje humano sin tener ni idea de estados internos ni API.
Sin embargo, no esperaba que el desarrollo transcurriera sin contratiempos. En algunos trabajos que requerían un rápido procesamiento de la percepción visoespacial y la toma de decisiones en tiempo real, la IA se enfrentó a dificultades como misiones de batalla complejas y mapas interiores compuestos por estrechos pasillos interconectados. Estos desafíos pusieron de manifiesto la diferencia entre el modelo mental del sistema de IA y el del motor de juego, que requería una precisión excepcional en la gestión de tareas paralelas, como la similitud entre la visión humana y la comprensión de los objetos del juego.
Desafíos e implicaciones futuras
Aunque todos los problemas mencionados se sincronizaron completamente con la jugabilidad, CRADLE logró completar la historia y, por lo tanto, debe considerarse un hito en los juegos de IA. Los resultados del estudio no solo resaltan la capacidad de la IA para implementar estas simulaciones de tareas intensivas, sino que también nos indican los aspectos que aún se pueden mejorar, en particular el desarrollo de un buen reconocimiento espacial y del espectro visual.
La IA es persistente y, a medida que evoluciona, su uso alcanza nuevos horizontes, donde los videojuegos son la manzana de la discordia inicial entre otros desafíos más profundos. Los sistemas de IA capaces de comprender y reaccionar ante sistemas en plataformas complejas se convierten en herramientas para el progreso en áreas como la robótica y los sistemas estratégicos en tiempo real. El estudio que se presenta a continuación servirá, sin duda, de base para futuras investigaciones, para mejorar las funciones de la IA y superará los límites de la aplicación del Control General de Computadoras. Estudiar e intentar superar las limitaciones existentes y hacer que los sistemas de IA sean más sensibles, receptivos e inteligentes contribuirá a crear un recurso de IA que pueda utilizarse en amplias aplicaciones.
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Juan Palmer
John Murangiri llegó a Cryptopolitan con experiencia en análisis de mercado. John (también conocido como JP) se graduó de la Universidad de Nairobi con una licenciatura en comunicación de masas y estudios de medios. Anteriormente, colaboró con análisis del mercado de criptomonedas enBitcoiny Metacoingraph.
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