Microsoft presenta Muse, la primera IA capaz de desarrollar videojuegos

Microsoft Research presenta este miércoles en la revista 'Nature' a Muse, el primer modelo de acción humana y mundial (WHAM, por sus siglas en inglés), una herramienta de IA que no solo crea imagen, vídeo o voz, sino también entornos en 3D con los que uno puede interactuar y modificar, con la precisión de un desarrollador que lleva años en la industria. Puede crear mapas, personajes y las físicas de los mismos con la facilidad de un profesional más, siempre que cuente con una base de datos extensa de la que nutrirse. Como decíamos, la IA hasta el momento era capaz de crear diseños para cosméticos y atuendos (véase las llamadas 'skins' en los videojuegos) o doblajes para personajes, pero siempre bajo unas pautas marcadas, unas 'instrucciones' que el desarrollador indicaba de principio a fin a la IA para que ejecutara. Y si se intentaba retocar algo, lo más seguro es que se volviera un caos.

Muse, en cambio, genera mecánicas jugables nuevas que se asemejan con las ya existentes, como si detrás de ellas estuviera una persona con años de experiencia en el proyecto y no una máquina. La herramienta se ha entrenado utilizando alrededor de 500.000 partidas (7 años de experiencia) del videojuego 'Bleeding Edge', un simulador de batallas multijugador. Los investigadores descubrieron que Muse podía crear secuencias de videojuegos 3D complejas que eran consistentes con las mecánicas preexistentes de 'Bleeding Edge', con gran diversidad en el diseño de niveles y que permitían a los creativos ajustar y pulir los detalles a su antojo.

Esto es gracias a que cuenta con pensamiento divergente, una de las mayores carencias de la IA en el sector de los videojuegos, según conocieron Katja Hofmann (autor del modelo WHAM) y sus colegas, que entrevistaron a 27 desarrolladores de videojuegos de equipos creativos para comprender sus necesidades. «La IA suele tener un contexto limitado, con pocos datos. Esto significa que es difícil para ella generar contenidos que sigan reglas y mecánicas específicas», explicó a los autores un vicepresidente de experiencia de un estudio independiente de videojuegos. Muse solventa este problema, al generar ideas con el estilo del juego del que se alimenta de información.

«Ha sido sorprendente ver la variedad de formas en que Microsoft Research ha utilizado el entorno y los datos de 'Bleeding Edge' para explorar técnicas novedosas en una industria de IA en rápido movimiento», explica Gavin Costello, director técnico de Ninja Theory, en una nota de prensa de Microsoft. «Desde el hackathon que lo inició todo, donde integramos por primera vez la IA en 'Bleeding Edge', hasta la creación de agentes de IA que pudieran comportarse más como jugadores humanos, hasta el modelo de acción humana y mundial capaz de soñar secuencias completamente nuevas de juego de 'Bleeding Edge' bajo la guía humana, ha sido revelador ver el potencial que tiene este tipo de tecnología».

Además, Hofmann y su equipo también han desarrollado el WHAM Demonstrator, una interfaz visual de código abierto para que los usuarios interactuaran con los resultados del modelo WHAM y los personalizaran, como si se tratara del programa que se utiliza en el motor gráfico de un videojuego o en los de edición de vídeo. WHAM Demonstrator, además, se va a compartir de manera pública para que todo desarrollador interesado pueda trastear con él. «Estoy increíblemente orgulloso de nuestros equipos y del hito que hemos alcanzado, no solo al mostrar la rica estructura del mundo del juego que un modelo como Muse puede aprender, sino también, y aún más importante, al demostrar cómo desarrollar conocimientos de investigación para respaldar los usos creativos de los modelos de IA generativa», explica Hofmann.

Las bases detrás de Muse se sustentan en tres conceptos: consistencia, diversidad y persistencia. Sobre la consistencia, es la capacidad del modelo para generar secuencias de juego que respeten la dinámica del juego. Por ejemplo, el personaje se mueve de manera consistente con las acciones del controlador, no atraviesa paredes y, en general, refleja la física del juego subyacente. En cuanto a la diversidad, Muse es capaz de crear diferentes secuencias de una misma creación. Es decir, puede generar, por ejemplo, tres rutas o caminos diferentes en un mapa, cambiando el ángulo de la cámara o los objetos que aparecen.

Finalmente, la persistencia demuestra la capacidad del modelo para «aguantar» las modificaciones del usuario en secuencias generadas por la IA. Por ejemplo, en base a lo generado por la IA, los desarrolladores probaron a incluir nuevos elementos (como una plataforma de salto, objetos interactuables o incluso un personaje nuevo), y la secuencia se mantuve estable y adoptó los añadidos como si fueran propios, generados por la IA.

Los autores consideran que, dado que Muse aprendió a generar secuencias con solo entrenamiento sobre el juego y sin conocimientos previos, esta herramienta podría transferirse fácilmente para generar niveles de otros videojuegos. Puede ser útil para juegos como servicio, como 'Fortnite' o 'League of Legends', con el objetivo de paliar la demanda creciente y las expectativas de los jugadores de contar, constantemente, nuevo contenido.

Sin embargo, los autores señalan que es poco probable que las herramientas de IA como el modelo WHAM puedan servir como punto final del proceso de diseño y que, en cambio, deberían usarse como una herramienta para ayudar a los diseñadores de juegos. Los modelos WHAM no sustituyen al trabajador, sino que permiten ampliar las ideas del proceso de diseño creativo de un videojuego, además de reducir los tiempos de desarrollo.

Sobre su implantación en futuros títulos, Xbox ya ha comenzado a explorar la IA en algunos proyectos, y solo el tiempo dirá si el resto estudios del sector adoptan este tipo de herramienta, pero el camino conduce, poco a poco, a ello. «No veo la hora de ver todas las maneras en que estos modelos y las investigaciones posteriores ayudarán a dar forma y aumentar nuestra comprensión de cómo los modelos de IA generativos de juego humano pueden respaldar la ideación de juegos y allanar el camino para futuras experiencias de juego novedosas basadas en IA», concluye Hofmann.