Microsoft anunció Muse, un modelo de inteligencia artificial generativa diseñado para comprender y aprender la mecánica de los videojuegos a partir de la observación del juego humano.
Muse no solo interpreta el lenguaje humano, como lo hacen modelos previos como ChatGPT y GPT-4, sino que también aprende las reglas y dinámicas de los entornos tridimensionales. Esta capacidad le permite modelar de manera práctica cómo evolucionan los mundos digitales en respuesta a las acciones de los jugadores.
“Esto permite que el modelo cree una jugabilidad consistente y diversa renderizada por IA, lo que demuestra un gran paso hacia modelos de IA generativos que pueden potenciar a los creadores de juegos”, explicó Fátima Kardar, vicepresidenta corporativa de IA para juegos en Microsoft.
El modelo se entrenó con una gran cantidad de datos de juego humanos del juego de Xbox Bleeding Edge gracias a una colaboración entre Microsoft Research y el estudio de Xbox Ninja Theory, ambos con sede en Cambridge, Reino Unido.
¿Cómo funciona Muse?
Muse se basa en un enfoque conocido como world model, un método en el que la inteligencia artificial predice la evolución de un videojuego a partir de una breve muestra de jugabilidad humana. En este caso, el modelo necesita solo un segundo de juego, equivalente a 10 fotogramas, para generar tanto los gráficos como las acciones del mando, siguiendo la lógica interna del videojuego.
La precisión de Muse se mide por su capacidad para replicar la jugabilidad real. Cuanto más fiel sea la secuencia generada en comparación con el juego original, mayor será la comprensión del modelo sobre la dinámica del entorno virtual.
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Uno de los principales desafíos para Microsoft fue optimizar la capacidad de procesamiento del modelo, ya que entrenar una IA de este tipo requiere trabajar con grandes volúmenes de datos en poco tiempo. Para ello, el equipo utilizó potentes unidades de procesamiento gráfico (GPU), comenzando con modelos más antiguos (V100) y luego migrando a versiones más avanzadas (H100). Este cambio permitió un entrenamiento más rápido y con mayor calidad visual.
En sus primeras fases, Muse generaba imágenes de baja resolución (128x128 píxeles), lo que limitaba la claridad de las secuencias de juego. Sin embargo, con la evolución del modelo y la mejora en el procesamiento, lograron aumentar la resolución a 300x180 píxeles.
Microsoft está explorando ahora cómo Muse podría ayudar a mejorar los juegos clásicos y llevarlos al hardware moderno. “Podríamos imaginar un mundo en el que, a partir de los datos y vídeos de los juegos, un modelo pudiera aprender de los juegos antiguos y realmente hacerlos portables a cualquier plataforma en la que estos modelos pudieran funcionar”, afirmó Phil Spencer, director ejecutivo de Microsoft Gaming a través del video de presentación en YouTube. “Hemos hablado de la conservación de juegos como una actividad para nosotros, y estos modelos y su capacidad de aprender completamente cómo se juega un juego sin la necesidad de que el motor original se ejecute en el hardware original abren un montón de oportunidades”, agregó.
Del mismo modo, podría darle una mano importante a los desarrolladores para crear prototipos de juegos o nuevas experiencias con IA. Algunas experiencias breves de juegos interactivos con IA estarán disponibles pronto en Copilot Labs para que la gente las pruebe.
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Microsoft también planea compartir herramientas y experimentos de IA con los jugadores y creadores de Xbox “con anterioridad” para poder “asegurarse de que las innovaciones de IA aborden problemas reales y agreguen un nuevo valor a la creación o el juego”.
Aunque Microsoft todavía se encuentra en la fase de exploración de la IA en los juegos, también está dejando en claro que depende de cada estudio de Xbox cómo quieren usar la IA en los juegos. “Como parte de esto, hemos empoderado a los líderes creativos aquí en Xbox para que decidan sobre el uso de la IA generativa. No habrá una única solución para cada juego o proyecto, y el enfoque se basará en la visión creativa y los objetivos de cada equipo”.
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