La inteligencia artificial de NVIDIA desarrolló un PAC-MAN desde cero

Cuando Pac-Man se creó en 1980, los desarrolladores tardaron 17 meses en diseñar, codificar y completar el juego, pero la evolución tecnológica es latente y más feroz de lo que podríamos pensar. Ahora, NVIDA puso a prueba a su inteligencia artificial GameGAN y consiguió recrear el videojuego en tan solo cuatro días.
GameGAN sólo tuvo que ver a tora inteligencia artificial jugar Pac-Man para recrear su versión del videojuego. Esta IA es una red de confrontación generativa (GAN) similar a las que se utilizan para generar y detectar imágenes fotorrealistas de personas que no existen a partir de la combinación de dos redes neuronales, el generador y el discriminador.
En las redes GAN el generador se entrena con un montón de datos de muestra y luego se le indica que genere una imagen basada en lo que vio. Posteriormente, el discriminador compara la imagen generada con el conjunto de datos de muestra para determinar qué tanto se parecen las dos, hasta que la IA consigue crear imágenes cada vez más realistas.
En el caso de GameGan, la red se entrenó utilizan 50,000 sesiones de juego de Pac-Man y luego se le pidio que recreará uno. Desde las paredes estáticas, los puntitos, los fantasmas y desde luego el personaje principal, así como las reglas que rigen sus interacciones.
Lo más interesante es que GameGAN no recibió ningún código subyacente ni acceso al motor del juego. En otras palabras, es como si aprendieras a jugar Street Fighter en Arcade de tanto ver al vago de junto apretando botones y haciendo Us con la palanca.
Como explica un blog de NVIDIA:
“Cuando un agente artificial juega el juego generado por GAN, GameGAN responde a las acciones del agente, generando nuevos marcos del entorno del juego en tiempo real. GameGAN incluso puede generar diseños de juegos que nunca antes se habían visto, si se entrena en guiones de juegos con múltiples niveles o versiones”.
Este reto es importante porque, más allá del entretenimiento, esta técnica se podría emplear podría mejorar los tiempos de desarrollo de las máquinas autónomas en el mundo real mundo real.
 

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