El furor por la inteligencia artificial llegó hasta el mundo de Mario Bros. Gracias a un grupo de ingenieros de la Universidad de Copenhague se creó una herramienta que permite generar niveles para este videojuego a través de texto.
Los investigadores se basaron en GPT-2 para entrenar al sistema con información de los niveles de Super Mario Bros y Super Mario Bros: The Lost Levels y de esa forma la tecnología es capaz de replicar los escenarios con alta fidelidad.
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Cómo se crean niveles de Mario Bros con IA
MarioGPT es producto de una investigación y no una herramienta comercial, por lo que aún presenta fallos. Sin embargo, los ingenieros aseguran que lograron que el 80% de los niveles creados fueran jugables.
Para su funcionamiento prefirieron usar GPT-2, que es una tecnología más sencilla de entrenar y pudieron controlarla mejor con un grupo de datos reducido.
“Honestamente, elegimos el más pequeño para ver si funcionaba. Creo que, en general, con conjuntos de datos pequeños, GPT2 es más adecuado que GPT3, al mismo tiempo que es mucho más liviano y más fácil de entrenar. Sin embargo, en el futuro, con conjuntos de datos más grandes y avisos más complicados, es posible que necesitemos usar un modelo más sofisticado como GPT3″, afirmó Shyam Sudhakaran, autor principal del estudio, en entrevista con TechCrunch.
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Adicionalmente, para el aprendizaje de la inteligencia optaron por darle un carácter específico a cada elemento del escenario. Por ejemplo, enemigos es ‘E’, de esta forma era más sencillo escribir las solicitudes para generar los niveles.
Aunque esto ocasionó uno de sus errores más frecuentes y es la creación de enemigos, que no es tan variada, ya que el sistema agrupa a todos bajo un mismo carácter.
La manera en que se generaban los escenarios era gracias a las indiciaciones que se le daba a la inteligencia artificial a través de texto, con peticiones como que hiciera niveles con “muchas tuberías y muchos enemigos” o “muchos bloques, gran elevación, sin enemigos”. Sin embargo, los escenarios en el agua no fueron representados porque no se incluyeron en el aprendizaje.
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En total crearon 250 niveles diferentes inspirados en estos dos primeros juegos de la saga de Super Mario Bros, de los cuales 9 de cada 10 pudieron ser terminados por el equipo de investigación.
Ante los resultados resaltan que usar un sistema más complejo ayudaría a migrar los datos a un modelo más avanzado y eso se convertiría en un paso importante para la automatización de los videojuegos, de una forma más controlada y variada.
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No es el primer caso
MarioGPT es un ejemplo más de cómo la IA se está adaptando en la industria de los videojuegos. La Universidad de Nueva York desarrolló un proyecto similar con el juego Sokoban, en el que de forma automática generaban niveles a través de la descripción de textos.
La diferencia con el otro proyecto, es que ellos sí optaron por GPT-3, porque de la experiencia de los investigadores funciona mejor con un conjunto de datos pequeños, reduciendo la base de información requerida inicio. Aunque rescataron que lo hecho por la Universidad de Copenhague tuvo un mayor nivel de complejidad en el entrenamiento de la inteligencia artificial.