El laboratorio DeepMind de Google ha presentado SIMA — un modelo de inteligencia artificial de aprendizaje que jugará por ti. Está configurado para jugar más como un humano que como una inteligencia artificial sobrehumana. SIMA, acrónimo de Scalable Instructable Multiworld Agent, es por el momento solo un experimento de investigación.
Con el tiempo, SIMA debería ser capaz de aprender a jugar a cualquier juego, incluso a los no lineales y de mundo abierto. Aunque no pretende sustituir a la IA de los juegos existentes, es más bien un jugador más que se adapta bien al juego en equipo. Combina el entrenamiento en comunicación en lenguaje natural con la comprensión del mundo en 3D y el reconocimiento de imágenes.
«SIMA no está entrenada para ganar la partida; está entrenada para jugar y hacer lo que se le dice»», afirma Tim Harley, investigador de Google DeepMind y colíder de SIMA.
Google trabajó con ocho desarrolladores de juegos, entre ellos Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs y Coffee Stain, para entrenar y probar SIMA. Los investigadores conectaron SIMA a juegos como No Man’s Sky, Teardown, Valheim y Goat Simulator 3 para enseñar a la IA los fundamentos del juego. En una entrada de blog, Google afirma que SIMA no necesita una API especial para jugar ni código de acceso.
Harley afirma que el equipo eligió juegos más centrados en la acción abierta que en la narrativa para ayudar a SIMA a aprender habilidades generales de juego. Si has jugado o visto un tutorial de Goat Simulator, sabrás que el objetivo del juego es hacer cosas aleatorias y espontáneas, y los investigadores esperaban que SIMA aprendiera esa espontaneidad.
Para ello, el equipo creó primero un nuevo entorno en el motor Unity en el que el jugador tenía que crear esculturas para poner a prueba su comprensión de la manipulación de objetos. A continuación, Google grabó a parejas de jugadores humanos — uno jugando y el otro dando instrucciones sobre qué hacer a continuación — para grabar instrucciones de voz. Después, los jugadores jugaron por su cuenta para mostrar qué les llevaba a actuar en el juego. Todo ello se transmitió a SIMA para que el modelo aprendiera a predecir lo que ocurriría a continuación en la pantalla.
SIMA cuenta ahora con unas 600 habilidades básicas, como girar a la izquierda, subir una escalera o abrir un menú para usar el mapa. Con el tiempo, SIMA podrá realizar funciones más complejas en el juego. Tareas como encontrar recursos y construir un campamento siguen siendo un reto para el modelo.
SIMA no pretende sustituir a los PNJ basados en IA, sino ser un jugador más. Frederik Bess, codirector del proyecto SIMA, afirma que es demasiado pronto para saber cómo pueden ser útiles estos agentes de IA en juegos fuera del ámbito de la investigación.
Sin embargo, al igual que los NPC de IA, SIMA puede aprender a hablar con el tiempo, pero por ahora no lo hace. SIMA aún está aprendiendo a jugar y adaptándose a juegos a los que no ha jugado antes. Google afirma que, con modelos avanzados de inteligencia artificial, SIMA acabará siendo capaz de realizar tareas más complejas y convertirse en el miembro ideal de un equipo de jugadores.