En los últimos días, una comunidad de IA ya acalorada se ha encendido gracias a investigadores procedentes de China y Singapur que han enfrentado la inteligencia artificial más moderna al desafiante videojuego Red Dead Redemption II (RDR2). El estudio, titulado Towards General Computer Control: An Integration of OpenAI's GPT-4V with CRADLE Multi-modal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study, estudia la investigación de "algoritmos de selección de modelos" para la exploración de juegos multijugador del videojuego. Red Dead Redención II.
Comprensión del control informático general
El control informático general (GCC) allana el camino para la formación de la Inteligencia General Artificial (AGI), donde los sistemas de IA demuestran su capacidad para manejar tareas rápidamente con la misma competencia y comprensión demostradas por los usuarios humanos. Con sistemas de entrada de computadoras que incluyen datos visuales y auditivos, la IA desempeña un papel de persona más competente en informática. Además, esta técnica proporciona a la IA un medio para comportarse de manera decisiva en situaciones dinámicas, es decir, prueba la reproducibilidad de la IA a medida que avanza en el proceso de aprendizaje reconociendo y reaccionando adecuadamente a diversa información sin conocimiento previo sobre el entorno en el que opera.
RDR2, GM como se le llama y conocido por su rico entorno y eventos inesperados, es nuestro mejor punto de partida para este trabajo de investigación. El juego presenta un sistema de gestión de personal simulado con un sistema de control complejo y componentes de interfaz de usuario que van desde diálogos interactivos hasta indicaciones u orientación especiales en el juego para ahorrar tiempo y mejorar la experiencia del usuario, haciendo así creíble la evaluación de la IA.
Comportamiento y progreso en los juegos de IA
El quid de esta investigación es el marco CRADLE, que es un prototipo de sistema de inteligencia artificial diseñado de manera que no solo tenga jugabilidad sino que maneje diferentes tipos de aplicaciones de software más adelante. CRADLE tiene como objetivo familiarizar a la IA con el juego aleatorio mediante el logro de objetivos; Todo se basa en patrones de aprendizaje humanos sin tener idea de ningún estado interno o API.
Sin embargo, no esperaba que el desarrollo transcurriera sin problemas. En algunos trabajos que requerían un procesamiento rápido de la conciencia visuoespacial y decisiones en tiempo real, la IA enfrentó dificultades como misiones de batalla complicadas y mapas interiores formados por estrechos corredores interconectados. Estos desafíos hicieron obvia la demarcación entre el modelo mental del sistema de IA y el del motor del juego que requería una precisión minuciosa en el manejo de tareas gemelas como la similitud de la visión humana y la comprensión de los objetos del juego.
Retos e implicaciones futuras
Aunque todos los problemas mencionados estaban completamente sincronizados dentro del juego, CRADLE aún logró completar la parte de la historia y, como resultado, debe considerarse como una marca de agua alta en los juegos de IA. Los resultados del estudio no sólo resaltan la capacidad de la IA para implementar estas simulaciones de tareas intensivas, sino que también nos dicen los aspectos que aún se pueden aprovechar, en particular los aspectos del desarrollo de un buen reconocimiento espacial y espectro visual.
La IA es persistente y, a medida que evoluciona, su uso alcanza nuevos horizontes, donde los juegos 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. Sin lugar a dudas, el estudio siguiente se tomará como base para futuras investigaciones, para mejorar las funciones de la IA y romperá los límites de la aplicación del Control General Informático. Estudiar e intentar resolver las limitaciones existentes y hacer que los sistemas de IA sean más sensibles, receptivos e inteligentes ayudará a crear un recurso de IA que podría usarse en amplias aplicaciones.
Este artículo apareció originalmente en Tom's Hardware.
