AI está imaginando nuevos tipos de videojuegos

SKYRIM

Michael Cook, un investigador sénior de 30 años de la Universidad de Falmouth, ha construido una IA capaz de imaginar nuevos videojuegos desde cero. Cook llama a la máquina Angelina, un acrónimo recursivo que significa A Novel Game-Evolving Labrat I've Named Angelina (una broma que, según Cook, pasó de moda bastante rápido). Desde su forma más temprana, en 2011, ha creado cientos de videojuegos experimentales, recibió elogios en una competencia internacional de creación de juegos y su trabajo se presentó en una exhibición en una galería de Nueva York.

Los algoritmos de creación de juegos son casi tan antiguos como los videojuegos, pero su uso generalmente se ha limitado a generar terreno y otro arte digital simple. La próxima frontera es el uso de técnicas de aprendizaje automático cada vez más sofisticadas para diseñar tipos de juegos completamente nuevos que, hasta la fecha, han eludido la imaginación humana. Aunque en algunos dominios, como la ley, la ética y la atención médica, la ignorancia de la tradición y los precedentes es una clara debilidad para una IA, en el diseño de juegos es una fortaleza que podría desbloquear una nueva creatividad. Además, podría ayudar a los diseñadores de IA a reducir el costo de hacer juegos.

A principios de la década de 1980, el juego de aventuras basado en texto Rogue utilizó la generación de diseño de mazmorras pseudoaleatorias para crear infinitas variaciones del juego. El juego de comercio intergaláctico Elite generó vastas franjas del espacio exterior usando nada más que la secuencia de Fibonacci, comprimiendo un multiverso en un juego que pesaba menos que un correo electrónico.

Más recientemente, los juegos han comenzado a proporcionar más que un mero terreno. Para el juego de rol de 2011, Skyrim, por ejemplo, los algoritmos generaron misiones simples pero únicas mediante la configuración aleatoria de lugares, enemigos y un objetivo, lo que alivió la carga de trabajo de los diseñadores de misiones del juego. Para No Man's Sky de 2016, los algoritmos permitieron a un pequeño equipo de diseñadores crear un mundo de juego de dimensiones inimaginablemente vastas y llenarlo con criaturas realistas que nadie, incluidos los diseñadores, había visto antes (ver No Man's Sky: A Vast Game creado por algoritmos).

La técnica sigue evolucionando; la semana pasada un equipo de investigadores de la Universidad de Lyon, Purdue, y la editorial de videojuegos Ubisoft publicó un artículo describiendo cómo, en el futuro, los artistas de juegos solo necesitarán dibujar un horizonte y dejar que una IA complete todos los detalles geológicos.

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El objetivo de Angelina es idear elementos de juegos completamente nuevos, una forma de creatividad computacional. En la superficie, Angelina trabaja con una sencillez sorprendente: Cook presiona un botón etiquetado como Reproducir y se inicia. Luego, la IA describe un nuevo juego en un lenguaje de descripción único que describe tanto las reglas del juego como sus niveles. Puede crear juegos a partir de imágenes que extrae de depósitos sin licencia como Wikimedia Commons, y puede desarrollar la premisa y las reglas con personajes e ideas extraídas de periódicos en línea o redes sociales (piense en presidentes de EE. UU. o Brexit, por ejemplo). Esta información se escribe en un archivo de texto que luego puede ejecutar una aplicación independiente, de la misma manera que una consola de juegos lee un cartucho de juego.

En sus primeros años, Angelina se limitaba a desarrollar juegos de plataformas, al estilo de Super Mario Bros de Nintendo. Pero en la iteración actual del software, que ha sido diseñado para una mayor expansión, su repertorio se ha ampliado a otros géneros, como juegos de rompecabezas y aventuras

Angelina no se propone hacer un juego de un género en particular; en cambio, trata de crear juegos que coincidan con su noción de lo que es un buen juego, dice Cook. Esta noción de calidad proviene actualmente de las propias ideas de Cook sobre el diseño de juegos (como garantizar que el juego no sea imposible de ganar o perder y ofrecer a los jugadores una serie de opciones interesantes en cada paso), pero con el tiempo, dice, el sistema aprenderá de los comentarios de los jugadores, así como de la experiencia de la IA al jugar juegos creados por diseñadores humanos.

Hoy en día, en la mayoría de los casos, los sistemas de creación de juegos semiautónomos cuentan con el apoyo de diseñadores humanos. Hay dos tipos de contenido en los videojuegos: contenido 'desechable', como terreno, enemigos comunes, misiones que no se suman a la trama general y que tienen un impacto muy poco duradero en el jugador, y contenido 'memorable', como monstruos jefes, puntos principales de la trama, dice Marcos Riedl , profesor asociado de 42 años en Georgia Tech. Si bien la creación automatizada de contenido 'desechable' se ha utilizado durante décadas utilizando algoritmos simples basados ​​en reglas, generar contenido 'memorable' es un problema de inteligencia artificial a nivel humano.

A pesar de los desafíos, Cook cree que es un área que podría obtener importantes recompensas al desbloquear nuevos conceptos y mecánicas de juego. Recientemente, le dio a Angelina un resumen del juego sobre la exploración de una mazmorra como aventurero. En lugar de diseñar niveles básicos para un juego de aventuras, Angelina diseñó niveles en los que un jugador controla a varios aventureros simultáneamente y debe matar a algunos de ellos para rescatar al resto. Con frecuencia hace cosas como esta: mirar más allá de las suposiciones que tengo y encontrar cosas interesantes que no pensaría buscar, dice Cook.

A corto plazo, la experimentación de Angelina podría impulsar a los diseñadores humanos en proyectos comerciales. La IA puede explorar un espacio, identificar cosas que son potencialmente interesantes y luego presentárselas a un diseñador para que haga un seguimiento, dice Cook. Entonces, su diseñador de niveles recibe un resumen semanal de 10 ideas de niveles cada semana. No están pulidos, pero presentan una idea particular que podría convertirse en algo más grande.

Riedl también está interesado en la forma en que los sistemas automatizados pueden combinar ideas de videojuegos dispares para crear nuevas ideas e incluso géneros. Es una técnica utilizada por diseñadores en estudios profesionales. En Sony Computer Entertainment en Londres, por ejemplo, un equipo de diseño etiquetaría hojas de papel con conceptos de juegos, las colocaría en dos sombreros y usaría las combinaciones aleatorias generadas para generar nuevas ideas. El sistema de Reidl toma niveles de juegos de plataformas basados ​​en las primeras etapas de Super Mario Bros y los combina con otras ideas. Uno de los mayores desafíos es que un sistema de IA descubra cuándo ha hecho una buena combinación, dice. El algoritmo debe medir la novedad de lo que está generando, qué tan sorprendido se sorprenderá un jugador con la creación y algunos atributos específicos del juego, como la jugabilidad y la conformidad con los universales sobre el buen diseño del juego.

Uno de los mayores desafíos es especificar cómo decide el sistema cuándo finaliza un juego. Cuantas más cosas interesantes descubre Angelina a través de su experimentación, más esfuerzo continúa poniendo en un proyecto. También exploraré el uso de probadores de juegos humanos, dice Reidl.

El valor de la crítica humana quedó claro en 2013, cuando Cook inscribió uno de los juegos de Angelina en la competencia Ludum Dare, un game jam que se realiza tres veces al año y atrae a miles de participantes, tanto aficionados como profesionales. Como la primera IA en ingresar a un game jam, la creación de Angelina, A esa secta , se jugó decenas de miles de veces y luego se exhibió en un evento de galería en Nueva York. Los diseñadores de juegos jugaron su juego y dieron retroalimentación, y aprendimos mucho al leer y analizar cómo respondieron al sistema, dice Cook.

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Julian Togelius, profesor asociado de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York, ha sido pionero en el trabajo sobre algoritmos evolutivos para generar contenido de juegos. Togelius está menos interesado en crear juegos comerciales que en inventar nuevos tipos de juegos para probar la inteligencia artificial. Los puntos de referencia actuales, que se utilizan en las pruebas de IA en campos tan remotos como barrido de minas militar , están basados ​​en una emulación de la consola Atari 2600, cuyos juegos son muy conocidos. Esto conduce a una especialización excesiva en juegos particulares, dice Togelius. Para probar la inteligencia general, debemos basarnos en juegos desconocidos, y para ello necesitamos una forma de crear nuevos juegos automáticamente. Incluso hay un concurso para crear una IA capaz de sobresalir en cualquier tipo de juego que intente , en lugar de ser un pony de un solo truco como Deep Blue, que dominaba el ajedrez pero no entendía las damas.

Tanto Cook como Togelius creen que aunque los jugadores y diseñadores de juegos automatizados podrían alterar fundamentalmente la forma en que se crean los juegos de gran presupuesto, el futuro de los diseñadores de juegos humanos es de colaboración en lugar de obsolescencia. En el futuro previsible, la mejor generación de juegos siempre estará a cargo de humanos en colaboración con algoritmos, dice Togelius.

Para Cook, es una cuestión del ego humano más que nada. Me imagino que descubriremos que, si bien estamos felices de compartir el crédito por algunas cosas, preferimos tener siempre el control de otros aspectos del proceso creativo, dice.

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