Investigadores crean herramienta de inteligencia artificial que puede crear nuevos niveles de videojuegos

Al volverse más sofisticados el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los videojuegos demostraron ser un terreno de prueba natural y útil para los algoritmos y modelos de inteligencia artificial. Debido a que los videojuegos tienen mecánicas, objetos y métricas observables y cuantificables, son formas convenientes para que los desarrolladores de inteligencia artificial prueben la versatilidad y la confiabilidad de sus modelos. Mientras que los videojuegos han ayudado a los ingenieros de inteligencia artificial a desarrollar sus modelos, la inteligencia artificial puede potencialmente ayudar a los diseñadores de videojuegos a crear sus propios juegos. Recientemente, un grupo de investigadores de la Universidad de Alberta diseñó un conjunto de algoritmos que podrían automatizar la creación de videojuegos de plataformas simples.

Matthew Guzdial es profesor asistente e investigador de inteligencia artificial en la Universidad de Alberta, y según la revista Time, Guzdial y su equipo han estado trabajando en un algoritmo de inteligencia artificial que puede crear automáticamente niveles en videojuegos de plataformas con desplazamiento lateral. Este diseño de nivel automatizado podría ahorrar a los diseñadores de juegos tiempo y energía, permitiéndoles centrarse en tareas más exigentes.

Guzdial y su equipo entrenaron a una inteligencia artificial para generar niveles de juegos de plataformas haciéndola entrenar durante muchas horas de juego de plataformas. Guzdial, incluyendo juegos como el original Super Mario Bros., Kirby’s Adventure y Mega Man. Después del entrenamiento inicial, se le pide a la inteligencia artificial que realice predicciones sobre las reglas/mecánicas del juego, comparando sus suposiciones con metraje de prueba del juego. Después de que la inteligencia artificial ha podido interpretar las reglas en las que opera el juego, los investigadores luego utilizaron un método de entrenamiento similar para construir niveles completamente nuevos en los que se prueban las reglas del modelo.

Guzdial y su equipo crearon un “gráfico de juego”, que es una fusión de las creencias del modelo sobre las reglas y sus suposiciones sobre cómo se diseñan los niveles que utilizan estas reglas. El gráfico de juego combinó todas las características cruciales de un juego en una representación, y esta representación, por lo tanto, contenía toda la información necesaria para que el juego se reprodujera desde cero. Toda la información contenida en el gráfico de juego se utilizó luego para diseñar nuevos niveles y juegos. El contenido de las observaciones del modelo se combinó de nuevas y únicas maneras. Por ejemplo, la inteligencia artificial combinó aspectos de Super Mario Bros y Mega Man para crear un nuevo nivel que se basaba en las mecánicas de plataformas de ambos juegos. Cuando se repite este proceso una y otra vez, el resultado final podría ser un juego completamente nuevo que se sienta muy similar a los clásicos de plataformas, pero que no obstante es único.

Según Guzdial, citado por Time, la idea detrás del proyecto es crear una herramienta que los desarrolladores de juegos puedan utilizar para comenzar a diseñar sus propios niveles y juegos sin necesidad de aprender a codificar. Guzdial señaló el hecho de que Super Mario Maker ya está llevando este concepto y haciéndolo realidad.

Guzdial y los demás miembros del equipo de investigación esperan llevar el concepto aún más lejos, potencialmente creando una herramienta que permita a las personas crear nuevos niveles o juegos simplemente especificando un cierto “sentimiento” o “aspecto” que desean. Una vez que el modelo recibe estas especificaciones, puede crear un nuevo juego con niveles y reglas únicos. Aparentemente, el modelo solo necesitaría dos cuadros de un juego para hacer esto, ya que extrapolaría a partir de las diferencias entre los dos cuadros. El usuario podría dar retroalimentación al modelo mientras genera niveles, y el modelo crearía nuevos niveles basados en la retroalimentación proporcionada.

“Estamos poniendo algunos toques finales en la interfaz y luego vamos a realizar un estudio de sujetos humanos para averiguar si estamos en el camino correcto”, dijo Guzdial a Time.

Aunque cualquier versión lista para el consumidor de esa aplicación todavía está en el futuro, Guzdial expresó preocupaciones de que la industria de los videojuegos podría ser lenta para adoptar la tecnología debido a preocupaciones de que podría reducir la necesidad de diseñadores de juegos humanos. A pesar de esto, Guzdial pensó que si alguien era probable que utilizara la herramienta, las primeras personas en hacerlo serían probablemente desarrolladores de juegos independientes, quienes podrían utilizarla para crear juegos experimentales interesantes.

“Puedo imaginar completamente que lo que obtenemos son algunos desarrolladores independientes apasionados que se divierten con estas tecnologías y crean experiencias pequeñas, interesantes y frescas”, dijo Guzdial. “Pero no creo que vayan a impactar el desarrollo de juegos triple-A en un futuro cercano”.