Por José Virgilio Ordaz (@Neckriagen), con información de MIT’s Technology Review.
¿Les sorprende el grado de realismo que han alcanzado algunos videojuegos? No sólo los increíbles gráficos que parecen dignos de una megaproducción fílmica, buena parte del software se usa para intentar otorgar un realismo inusitado a las situaciones que se van dando y los obstáculos que aparecen en los escenarios, así como a los diversos grados de interacción, con lo que buscan recrear una atmósfera que en ocasiones parece desafiar a la realidad misma.
Tal es el caso de algunas sagas de videojuegos relacionados con los autos, es por ello que Laboratorios Intel y la Universidad Alemana de Darmstadt usan estas plataformas 3D para “entrenar” a su propio software de Inteligencia Artificial (IA), con lo que esperan que cuando el sistema llegue a las calles, cuente ya con una larga “experiencia” que le permita identificar autos, personas, objetos, bicicletas, el pavimento mismo y potenciales conflictos.
Quizá es por ello que se ha elegido Grand Theft Auto V, donde “conflictos” es algo que tenemos presente con un enorme nivel de hiperrealismo. Algunos podrían levantar la ceja por el uso de un juego que hace apología de la violencia, pero que el sistema de IA esté preparado ante situaciones hipotéticas de este calibre es digno de agradecerse.
Mientras que la recopilación de esta data en el mundo real representaría un uso considerable de tiempo, presupuesto y capacidad logística, además del esfuerzo posterior para clasificar todos los datos recabados, al usar este método no convencional el “entrenamiento” puede llevarse a cabo en un servidor replicando innumerables situaciones al unísono. Por supuesto, no todo será violencia, en la mayoría de los casos, sólo se usarán los motores generadores para recrear los escenarios realistas con un montón de variables aleatorias con las cuales jugar, literalmente.
"Recopilar datos del mundo real es una operación costosa y los enfoques actuales no se optimizan fácilmente. Con los datos precisos que se obtienen con facilidad de entornos artificiales en una escala mucho mayor, con una cantidad considerable de variaciones en la disposición de iluminación y clima, hemos demostrado que estos datos sintéticos son casi tan buenos o incluso a veces mejores, que los obtenidos a partir de datos reales", señala Alireza Shafaei, estudiante de doctorado de la Universidad de Columbia Británica.
Ya otros investigadores están estudiando el uso de otros motores de juego para entrenar sistemas de IA que procesan datos visuales; la intención es preparar el camino para la interacción hombre-inteligencia artificial en el mediano plazo.