Lisandro Pardo
La generación artificial de niveles, enemigos y recursos en videojuegos no es nueva que digamos. Muchos títulos garantizan una jugabilidad casi inagotable gracias a este método, pero con el desarrollo de modelos más complejos, están surgiendo nuevas ideas que en el futuro podrían transformar por completo a géneros y títulos clásicos. Así llegamos a MarioGPT, un proyecto basado en GPT-2 que además de crear niveles de Super Mario Bros. por su cuenta, también habilita la generación texto-a-nivel para optimizar sus resultados usando prompts básicos.
La repetitividad es uno de los grandes problemas que todo videojuego debe evitar. Muchos desarrollos logran escapar a ella con la generación procedimental, pero en la práctica no es tan difícil alcanzar sus límites. La comunidad de jugadores ha encontrado una buena solución en la forma de «aleatorizadores» que cambian parcial o totalmente las condiciones originales de un juego, ¿pero qué tal suena dejar ese trabajo a una inteligencia artificial?
Con eso en mente viajamos a la Universidad de Copenhague, donde un grupo de investigadores presentó un estudio llamado MarioGPT. A diferencia de los chatbots que buscan conquistar el mundo una búsqueda a la vez, MarioGPT utiliza GPT-2 para generar niveles infinitos de Super Mario Bros., pero eso no es todo: También acepta prompts que modifican sus resultados.
MarioGPT: Super Mario Bros. + Inteligencia artificial
La elección de GPT-2 fue una simple cuestión de conveniencia. Shyam Sudhakaran, líder del estudio, explica que GPT-2 es más apropiado para datasets pequeños, además de ser más liviano y sencillo de entrenar. Pero el primer desafío fue transformar los niveles de Super Mario Bros. en algo que los modelos puedan entender. El truco que usaron es fabuloso: Una conversión a texto, con cada elemento de la pantalla representado por una letra o símbolo.
El resultado incluye una cadena de letras x minúsculas que representan el camino a seguir, y la solución técnica para ese escenario. Sobre un total de 250 niveles, el agente encargado de resolverlos tuvo éxito en nueve de cada diez ocasiones. Ahora, esto no le permite escapar de ciertas limitaciones, como el hecho de que poseen un solo símbolo para «enemigo» cuando en el juego existen diferentes criaturas (Goombas, Koopas, Buzzy Beetles, y más), y la ausencia de niveles acuáticos, pero todo eso puede ser mejorado con datasets más completos.
Además, la posibilidad de inyectar prompts al proceso de generación es vital para que los niveles no sean simples carreras horizontales con un par de tubos. Un modificador como «many pipes, many enemies, little blocks, low elevation» puede transformar la experiencia final por completo. Sin embargo, MarioGPT se encuentra en una etapa experimental, y no deberíamos esperar ninguna herramienta en el futuro inmediato (salvo por este generador de bitmaps en HuggingFace). De hecho, creo que lo más importante para el estudio será cambiar de nombre. Nintendo tiene una baja tolerancia frente a estas cosas…
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Fuente: TechCrunch
