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Los robots virtuales que aprenden kung fu por sí mismos podrían revolucionar los videojuegos
Investigación de inteligencia artificial de Berkeley
En un futuro no muy lejano, los personajes podrían practicar patadas de kung-fu en un dojo digital antes de llevar sus movimientos al último videojuego.
Investigadores de IA en UC Berkeley y la Universidad de Columbia Británica han creado personajes virtuales capaces de imitar la forma en que una persona realiza artes marciales, parkour y acrobacias, practicando movimientos sin descanso hasta que los hacen bien.
El trabajo podría transformar la forma en que se hacen los videojuegos y las películas. En lugar de planificar las acciones de un personaje con un detalle insoportable, los animadores pueden introducir imágenes reales en un programa y hacer que sus personajes las dominen a través de la práctica. Tal personaje podría colocarse en una escena y dejar que realice las acciones.
El mismo algoritmo se puede utilizar para enseñar una amplia gama de habilidades físicas desafiantes. Investigación de inteligencia artificial de Berkeley
Un artista puede dar solo algunos ejemplos, y luego el sistema puede generalizarse a todas las situaciones diferentes, dice jason peng , estudiante de doctorado de primer año en UC Berkeley, quien llevó a cabo la investigación.
Los personajes virtuales desarrollados por el investigador de IA utilizan una técnica de IA conocida como aprendizaje por refuerzo, que se modela libremente en la forma en que aprenden los animales (ver 10 Tecnologías innovadoras 2017: Aprendizaje por refuerzo).
Los investigadores capturaron las acciones de expertos artistas marciales y acróbatas. Un personaje virtual experimenta con su movimiento y recibe un refuerzo positivo cada vez que se acerca un poco más a los movimientos de ese experto. El enfoque requiere que un personaje tenga un cuerpo físicamente realista y habite un mundo con reglas físicas precisas.
Significa que el mismo algoritmo puede entrenar a un personaje para hacer un backflip o un moonwalk. De hecho, puedes resolver una gran variedad de problemas en animación, dice sergey levine , profesor asistente en UC Berkeley que está involucrado en el proyecto.
Los personajes generados por computadora en los videojuegos y películas de alto presupuesto pueden parecer realistas, pero son poco más que marionetas digitales que siguen un guión meticulosamente coreografiado.
Las industrias de la animación y los juegos de computadora ya están explorando el uso de software que agrega automáticamente física realista a los personajes. James Jacobs, CEO de Ziva Dynamics, una compañía de animación que se especializa en construir personajes con características físicas realistas, dice que el aprendizaje por refuerzo ofrece una forma de darle realismo al comportamiento así como a la apariencia. Hasta este punto, la gente se ha apoyado en enfoques mucho más simples, dice Jacobs. En este caso, está entrenando un modelo de computación para comprender la forma en que se mueve un ser humano o una criatura, y luego puede dirigirlo, comenzar a aplicar fuerzas externas y se adaptará a su entorno.
El proceso de aprendizaje por refuerzo implica hacer un progreso gradual y una caída ocasional. Investigación de inteligencia artificial de Berkeley
El enfoque podría tener beneficios que van más allá de los videojuegos y los efectos especiales. Los robots reales eventualmente pueden aprender a realizar tareas complejas con la práctica simulada. Un bot podría practicar armando una mesa en simulación, por ejemplo, antes de intentarlo en el mundo real.
Levine dice que los robots podrían terminar enseñándonos algunos trucos nuevos. Si alguien quiere hacer algún tipo de gimnasia que nadie haya probado antes, en principio podría conectarlo a esto y hay una buena posibilidad de que salga algo muy razonable, dice.