¿Qué ha aprendido un robot viendo 70.000 horas de Minecraft en YouTube?La Inteligencia Artificial en el videojuego aún tiene muchísimo recorrido para mejorarse a sí misma y la experiencia que tienen los usuarios. No obstante, la IA aplicada a otros parámetros más allá de los aleatorios de los videojuegos como la robótica o el cálculo de funciones matemáticas sí que ha evolucionado a pasos agigantados.
También lo ha hecho en el campo del aprendizaje, donde la IA DALL-E se ha hecho famosa desde hace semanas gracias a las locuras que puede representar solo con una serie de términos clave. Ahora su hermano, la IA VPT, se le ha encomendado la tarea de ver nada menos que 70.000 horas de Minecraft en YouTube para ver qué puede aprender de ello.
Nada menos que 2.916 días de contenido constante que sus creadores, la empresa OpenAI busca que su IA aprenda con las mil y una posibilidades que nos da Minecraft. Claro está, que la IA se ha topado con un problema enorme y más importante que la gran cantidad de vídeos que pululan por la red de Minecraft: esos gameplays no explican los comandos del juego, en otras palabras, no son didácticos para la IA. Así pues, OpenIA desarrolló un segundo algoritmo que identificaba los comandos de cada video visto para que la IA principal actuase bajo ese aprendizaje.
Pero, lo más importante, ¿qué consiguió hacer la IA una vez aglutinó tamaña cantidad de horas de metraje? OpenAI destaca que IA fue capaz de crear una mesa, además de comer, cazar e incluso hacer saltos de pilares. Más allá del rendimiento, OpenIA subraya que estas pruebas son muy prometedoras: la compañía explica que los resultados encontrados con Minecraft se pueden exportar para un uso más general como el de un ordenador.
Por el momento, estamos lejos de ese futuro post-apocalíptico que hemos visto en las películas de James Cameron. Esta IA no ha aprendido viendo YouTube a cómo esclavizar a la Tierra al más puro estilo Skynet, pero lejos de la ciencia ficción y ensoñaciones, implica un avance notable donde demuestra, una vez más, las capacidades de la robótica para aprender y actuar en consecuencia.