Las pruebas y entrenamientos de algoritmos de lenguaje natural en videojuegos revelan nuevas posibilidades para la inteligencia artificial. Voyager, el bot con GPT-4, es el que más objetivos genera, el que explora más y el que más craftea y más rápido.
El mundo de los videojuegos continúa siendo un campo de pruebas para la inteligencia artificial, y esta vez el escenario es Minecraft. Un equipo de investigadores de Nvidia, liderado por Linxi “Jim” Fan, ha desarrollado un bot llamado Voyager que utiliza el modelo de lenguaje natural GPT-4 para resolver problemas dentro del popular videojuego.
El objetivo principal de Voyager es usar GPT-4 para generar objetivos y mejorar su capacidad en el juego. A través de una API, el bot puede leer el estado del juego y emplear las sugerencias de GPT-4 para tomar decisiones. Así, el bot farmea, construye, lucha y pesca. Sus desarrolladores lo han bautizado como ”el primer agente de aprendizaje permanente incorporado”.
Por ejemplo, si el bot tiene un pico en su inventario y se encuentra cerca de un recurso que minar, GPT-4 puede sugerirle hacerlo para obtener experiencia en el juego. A continuación, el bot emplea el código generado por GPT-4 para llevar a cabo la acción y aprende.
El bot desbloquea el árbol tecnológico de Minecraft, atraviesa los diversos terrenos y aplica las habilidades aprendidas a tareas invisibles en una instancia de mundo recién creada. Además, también puede seguir órdenes humanas para realizar construcciones.
Lo más innovador de este proyecto es el código que ChatGPT genera para agregar comportamientos a Voyager. Si el propuesto inicialmente no funciona correctamente, el bot intentará mejorarlo utilizando mensajes de error, comentarios del juego y una descripción del código generado la IA.
En ejemplos mostrados por los desarrolladores. Voyager, mediante su mecanismo iterativo de propmts, es capaz de detectar que en una determinada situación necesita 2 tablones más antes de fabricar palos. Después corrige que debe fabricar un hacha de madera en lugar de un hacha de acacia, ya que no existe un hacha de acacia en Minecraft.
Con el tiempo, Voyager construye una biblioteca de código que le permite ejecutar tareas cada vez más complejas y explorar más el mundo abierto y sus posibilidades. Según los investigadores, Voyager supera ampliamente a otros agentes de IA en Minecraft.
Obtiene más del triple de objetos, explora el doble de distancia y construye herramientas 15 veces más rápido que otros agentes. Aunque Voyager no juega exactamente como una persona, sino que lee el código y lo interpreta, demuestra el enorme potencial de los modelos de lenguaje para efectuar acciones útiles en los ordenadores.
Utilizar modelos de lenguaje para automatizar tareas también tiene un gran potencial fuera del mundo de los videojuegos. En este sentido, OpenAI, ya está explorando la idea mediante la incorporación de plug-ins que permitan interacción con otros servicios.
Los videojuegos son el campo de pruebas idóneo
No es sorprendente que Minecraft sea un terreno fértil para la IA, ya que los videojuegos han sido tradicionalmente empleados para probar y entrenar algoritmos de inteligencia artificial.
Alpha Go, por ejemplo, el programa de aprendizaje automático que dominó el complejo juego de mesa Go en 2016, fue entrenado jugando a videojuegos de Atari.
Sin embargo, es más desafiante guiar a un agente en un juego de mundo abierto como Minecraft, donde no hay puntuaciones ni objetivos predefinidos, y las acciones pueden tener consecuencias a largo plazo.
Aunque la IA ha impresionado al mundo con su capacidad para hablar de manera elocuente, Voyager muestra que los modelos de lenguaje natural tienen el potencial de ir más allá y realizar acciones útiles en todos los campos.
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