¿Cómo está siendo usado el machine learning en el desarrollo de videojuegos?

El ‘machine learning’ – traducido como aprendizaje automático – es un derivado de la inteligencia artificial que usa algoritmos para llevar a los sistemas a funcionar de forma autónoma a través de una aprendizaje progresivo. Esta tecnología ha sido llevada al ámbito de los videojuegos a través del uso de agentes de aprendizaje profundo que compiten con seres humanos y jugadores profesionales para desarrollar sus habilidades.

Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar al mundo entero y de forma específica ya lo está haciendo en lo que respecta al desarrollo de videojuegos y juegos en línea como el casino yak en línea.

A continuación analizaremos un poco más como está siendo implementada esta interesante tecnología al campo del gaming hoy día.

La base del Machine Learning

El aprendizaje automático hace a los videojuegos más inteligentes y eficientes creando experiencias nuevas y no tan repetitivas.

Algunas de las funciones que se destacan son el reconocimiento de voz y la capacidad de añadir voces realistas sin necesidad de grabar una voz humana real para crear los diálogos en los juegos.

También es posible analizar automáticamente las imágenes para etiquetarlas en la biblioteca, predecir el comportamiento del jugador, y detectar fraudes en el caso de compras fraudulentas. De hecho, el avance de estos sistemas hace muy probable que el juego pueda predecir todo lo que el usuario hará antes de que lo haga.

Por otro lado, cuando se habla de machine learning se hace referencia a una maquina o un sistema de procesamiento automático de datos porque implica la interpretación de datos sin supervisión o intervención humana para generar la respuesta o acción más adecuada.

Cabe destacar que se espera que en los próximos años los videojuegos revolucionarán al mundo virtual gracias a la inteligencia artificial. Según análisis compartidos en el 2019 en las charlas de GameLab los videojuegos son “el campo perfecto para el comportamiento humano” ya que los servidores guardan los movimientos y decisiones que toman los usuarios para poder evaluarlos y ofrecerles intereses y respuestas personalizadas.

Utilizando algoritmos, los videojuegos pueden reconocer las preferencias y detectar el momento adecuado para llevar a cabo un evento o recomendar un personaje, todo esto basado en números de referencia que se asignan a los usuarios. Es decir, no se comparten nombres o información personal en el sistema.

Algunos ejemplos de machine learning son los diseños de Minecrafts, No Man Sky, y Borderlands. La precisión en los resultados sin una necesidad de programación constante es el objetivo y este aprendizaje automático puede darse a partir del ensayo y error que ayude al sistema a adaptarse para lograr sus objetivos.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Existen unos pasos fundamentales que se deben dar para entender cómo funciona el aprendizaje automático. El primero de ellos es la selección y preparación de un set de datos para el entrenamiento. Luego de esto, el siguiente paso es escoger cuál será el algoritmo con el que se ejecutará el set de datos. Estos deben ser entrenados durante un proceso creativo para luego ser usados y mejorados progresivamente.

El aprendizaje en todos lados es fundamental y este tipo de tecnología se puede encontrar en asistentes digitales como Amazon Alexa, Apple Siri, y Google Assistant, que utilizan las preferencias e historial de los usuarios para adaptar las respuestas basándose en dichos datos.

La inteligencia artificial en los videojuegos

Un proyecto inspirador de la inteligencia artificial basada en machine learning es el de SethBling, un reconocido Youtuber que realizó un experimento con una maquina Marl/O que fue entrenada previamente y que controló los comandos y determinó las acciones de los personajes del juego Super Mario World, logrando llegar al final del juego en 54 segundos con 56 milisegundos.

Para ello, SethBling empleó cuatro controles de mando con dos multitaps y algunas estrategias de botones. Todo esto nace de algoritmos que se basan en el auto-aprendizaje y las experiencias, es decir, generan comportamientos y respuestas a partir de la información que reciben y se corrigen los errores progresivamente conforme el aprendizaje avanza.

De hecho, algunas veces la maquina se equivoca, se atasca, y vuelve a intentarlo, tal como un ser humano lo haría.

Quizás Seth no sea el único, pero si es un caso relevante que muestra la efectividad de entrenar a una máquina con un juego de Nintendo.

La clave del desarrollo de los videojuegos partiendo de la inteligencia artificial está en la experimentación en la toma de decisiones, partiendo de crear escenarios basados en la vida real que reten a los jugadores a tomar decisiones complicadas, permitiéndole a la máquina desarrollar niveles avanzados de respuesta y decisión.

Para cerrar

La inteligencia artificial se está implementando con fuerza en la vida diaria de los seres humanos y ya la vemos incorporada a nuestra rutina en los asistentes virtuales, las aplicaciones de reproducción de música, y las plataformas de streaming como Netflix.

Hoy en día los sitios web te recomiendan los productos que realmente necesitas o que probablemente quisieras y esto ocurre gracias un estudio de las consultas previas. Pronto esta tecnología no será solo cosa de videojuegos y web, sino que también vendrá a implementarse en áreas mucho más complejas como la medicina y el pilotaje. Es decir, el machine learning ha llegado para quedarse.