Agentes de IA Adiestrados en Entornos de Videojuegos Demuestran Habilidades Transferibles Revolucionarias
Agentes de inteligencia artificial (IA) entrenados en mundos virtuales de videojuegos están exhibiendo una notable capacidad para aplicar sus conocimientos a nuevos desafíos, lo que podría transformar la forma en que construimos robots para el mundo real.
Los videojuegos han desempeñado un papel crucial en el avance de la IA. Los primeros ejemplos de aprendizaje automático se centraron en enseñar a las computadoras a jugar. El dominio del juego Starcraft 2 por parte de Google Deepmind se consideró una prueba de que las máquinas podían competir con los humanos en diversos campos donde antes éramos los campeones indiscutibles.
Actualmente, los juegos se están utilizando como campo de pruebas para explorar áreas emergentes de la IA, como agentes autónomos, robots para el mundo real e incluso la búsqueda de la Inteligencia Artificial General (IAG).
En la reciente Conferencia de Desarrolladores de Juegos, la división de IA DeepMind de Google presentó su investigación sobre los Agentes Multimundo Escalables e Instruibles (SIMA, por sus siglas en inglés).
La idea central es demostrar que las máquinas pueden navegar y aprender en entornos de videojuegos 3D. Posteriormente, pueden aplicar lo aprendido para desenvolverse en mundos y tareas diferentes, con sus propias reglas, utilizando las herramientas disponibles para resolver problemas.
Aunque pueda parecer un juego de niños, esta investigación podría tener un impacto significativo en el desarrollo de la IA agentic que utilizaremos en el trabajo y en nuestra vida personal. Analicemos su posible significado y si podría resolver el desafío final de la IA: crear máquinas capaces de adaptarse a cualquier situación, como los humanos.
Mundos Virtuales como Bancos de Pruebas
Los videojuegos ofrecen un entorno ideal para entrenar IA, ya que la variedad de tareas y retos es prácticamente ilimitada. Es importante destacar que los jugadores suelen resolver estos retos utilizando un conjunto estándar de herramientas, accesibles a través del mando del juego.
Esto se asemeja a la forma en que los agentes de IA abordan los problemas, seleccionando las herramientas adecuadas de un conjunto predefinido.
Los mundos de los juegos también proporcionan entornos seguros, observables y escalables donde se pueden explorar los efectos de cambios sutiles en las variables o el comportamiento con un costo real mínimo.
Los SIMA de DeepMind fueron entrenados en nueve entornos de videojuegos diferentes, extraídos de títulos populares como No Man’s Sky, Valheim y Goat Simulator. Los agentes tenían la capacidad de interactuar y controlar los juegos mediante comandos en lenguaje natural como «recoge la llave» o «muévete al edificio azul».
Entre los hallazgos más destacados, la investigación demostró que los agentes son muy eficaces en el aprendizaje transferible: aplicar lo aprendido en un juego para mejorar en otro.
Esto se confirmó con las observaciones de que los agentes entrenados para jugar a ocho de los nueve juegos obtuvieron mejores resultados en el juego en el que no estaban entrenados que los agentes especializados únicamente en ese juego.
Esta capacidad de aprendizaje dinámico será fundamental en un mundo donde los agentes trabajen junto a nosotros, ayudándonos a explorar, interpretar y comprender problemas y situaciones reales complejos.
Pero, ¿qué pasaría si miráramos un poco más allá, a un futuro en el que los robots nos ayuden con tareas físicas además de las digitales?
Robots Físicos: Reduciendo los Costos de Entrenamiento
El desarrollo de robots para el mundo real que realizan tareas físicas se ha acelerado en la última década, en paralelo a la evolución de la IA. Sin embargo, su uso se limita generalmente a las grandes empresas debido al elevado costo de su formación para funciones especializadas.
El uso de entornos virtuales y de videojuegos podría reducir drásticamente este costo. La teoría es que el aprendizaje transferible permitirá a los robots físicos utilizar sus manos, brazos o cualquier herramienta que tengan para afrontar muchos retos físicos, incluso si no se han encontrado con ellos antes.
Por ejemplo, un robot que aprende eficazmente a utilizar sus manos para trabajar en un almacén también podría aprender a utilizarlas para construir una casa.
Antes de lanzar ChatGPT, OpenAI demostró su investigación en este campo. Dactyl es una mano robótica, entrenada en entornos virtuales simulados, que aprendió a resolver un cubo de Rubik. Esta fue una de las primeras demostraciones del potencial de transferir habilidades aprendidas en entornos virtuales a tareas complejas del mundo físico.
Más recientemente, Nvidia ha desarrollado su plataforma Isaac expresamente con el propósito de entrenar a los robots para que «aprendan a aprender» a realizar tareas del mundo real dentro de entornos virtuales.
En la actualidad, los robots físicos asistidos por IA se utilizan en almacenes, agricultura, sanidad, entregas y muchos otros trabajos. Sin embargo, en la mayoría de los casos, estos robots siguen realizando tareas para las que fueron entrenados específicamente, a un costo enorme para empresas con grandes recursos.
Pero nuevos modelos de robots «asequibles» están en el horizonte. Tesla planea fabricar miles de sus robots Optimus este año y asignar muchos de ellos a trabajar en sus fábricas. Y el desarrollador chino de robótica Unitree presentó recientemente un robot humanoide de 16.000 dólares que puede realizar muchas tareas.
Con la caída de los precios de los robots y la creciente potencia de sus cerebros de IA, los robots humanoides que caminan y hablan podrían estar saliendo de la ciencia ficción para entrar en la realidad cotidiana antes de lo que pensamos.
¿Hacia la Inteligencia Artificial General?
Hace casi 30 años, las máquinas obtuvieron su primera gran victoria sobre los humanos al derrotar a Gary Kasparov en el ajedrez. Pocos habrían predicho entonces que existiría una computadora capaz de vencer a los campeones del mundo no sólo en un juego, sino en cualquiera.
Esta capacidad de «generalizar» la información, tomando el conocimiento de una tarea y utilizándolo para resolver una completamente diferente, es tradicionalmente exclusiva de los humanos, pero eso podría estar cambiando.
Todo esto será muy interesante para quienes persiguen el santo grial del desarrollo de la IA, la inteligencia artificial general (IAG).
La evidencia de que agentes como los SIMA de DeepMind son capaces de transferir el aprendizaje de un entorno de juego virtual a otro sugiere que pueden estar desarrollando algunas de las cualidades necesarias para la IAG. Demuestra que están construyendo progresivamente competencias que pueden aplicarse a la resolución de problemas futuros.
Google, junto con OpenAI, Anthropic y Microsoft, han declarado que el desarrollo de la IAG es su objetivo final, y es claramente el punto final lógico del enfoque actual en la inteligencia agentic. Con los videojuegos, ¿podría estar en su lugar otra pieza del rompecabezas?
Insights de Evox News: Cómo el avance en IA con videojuegos puede impactar tu negocio
El desarrollo de agentes de IA capaces de aprender y adaptarse en entornos de videojuegos tiene implicaciones profundas para las empresas. Este avance no solo representa una mejora en la tecnología de IA, sino que también abre nuevas vías para la innovación y la eficiencia en diversos sectores.
Reducción de costos y aumento de la eficiencia: La capacidad de entrenar robots en entornos virtuales para realizar tareas físicas podría reducir significativamente los costos de capacitación y despliegue. Esto es especialmente relevante para empresas en los sectores de logística, manufactura y servicios, donde la automatización puede generar ahorros sustanciales.
Ventaja competitiva a través de la innovación: Las empresas que adopten tempranamente estas tecnologías de IA podrán desarrollar soluciones innovadoras y diferenciarse de la competencia. Por ejemplo, una empresa de construcción podría utilizar robots entrenados virtualmente para realizar tareas peligrosas o repetitivas, mejorando la seguridad y la productividad en el sitio de trabajo.
Nuevas oportunidades de negocio: El desarrollo de la IAG tiene el potencial de crear nuevos mercados y modelos de negocio. Las empresas que estén a la vanguardia de la investigación y el desarrollo de la IA podrían ser las primeras en ofrecer soluciones innovadoras en áreas como la atención médica personalizada, la gestión de recursos naturales y la resolución de problemas complejos.
Adaptación a un futuro automatizado: Los líderes empresariales deben estar preparados para un futuro en el que la automatización sea cada vez más común. Esto implica invertir en la capacitación de la fuerza laboral para que puedan trabajar en colaboración con la IA y los robots, así como explorar nuevas formas de crear valor en un entorno empresarial en constante evolución
