Hablamos mucho en el mundo de los videojuegos de cómo serán PlayStation 5, Xbox Scarlett o Nintendo Switch 2. Seguro que el salto de calidad merecerá la pena. Pero existe una revolución latente mucho más importante, y no le damos la importancia que se merece. Hablamos de la inteligencia artificial aplicada a los videojuegos. Va a cambiarlo TODO...
La inteligencia artificial es un mantra que lleva con nosotros desde los tiempos de los 8 bits. Hace 30 años los juegos también tenían inteligencia artificial, pero era una cosa muy diferente a lo estamos experimentando ahora. Se decía que los enemigos tenían IA, cuando lo único que hacían era actuar siempre igual según ciertas condiciones: si el protagonista dispara, te agachas. Si el protagonista está en tu campo de visión, persíguelo.
En 2019, la inteligencia artificial aplicada a los videojuegos es verdadera inteligencia: es capaz de tomar decisiones por su cuenta, de interpretar lo que ve. De improvisar. De forma más lógica que un humano, e infinitamente más rápido. Millones de veces más rápido...
No es ciencia-ficción. La IA ya está entre nosotros, y en muchos casos no la vemos. Juegos procedurales, nuevos tipos de filtros que gracias a la IA consumen menos recursos, remasterización automática de viejos clásicos, IAs que ganan partidas a jugadores profesionales... Así está cambiando los videojuegos la inteligencia artificial.
Juegos procedurales
En los últimos años hemos vivido el boom de los juegos procedurales. No es un fenómeno nuevo, porque esta tecnología es uno de los esbozos más antiguos de la inteligencia artificial en los juegos. Clásicos como Elite (1984) o The Sentinel (1986) eran procedurales.
Un juego procedural genera parte de su contenido por medio de un algoritmo. Lo más habitual es usar esta generación por procedimientos para crear los gráficos del juego o el mapeado, las estadísticas de las armas y objetos. Pero también se usa para otras cosas, como el sonido.
Técnicamente, un juego procedural no usa la inteligencia artificial. El algoritmo tiene una serie de reglas fijas, del estilo "si dibujas una hileras de árboles y hay un muro, gira a la derecha y sigue", o "no pongas más de tres arbustos y dos serpientes por pantalla".
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Pero en los últimos años se están añadiendo técnicas de inteligencia artificial en donde los algoritmos procedurales aprenden a medida que generan contenido.
Cada vez se obtienen mejores resultados, hasta el punto de que los juegos procedurales actuales son cada vez más difíciles de distinguir de un juego normal.
Existen muchos juegos procedurales en el mercado. Algunos de los más conocidos son Spelunky, Minecraft, o No Man's Sky.
Remasterización de juegos
La remasterización de juegos es el uso más sorprendente de la inteligencia artificial en los videojuegos que hemos visto últimamente.
Aunque suene increíble ahora mismo la inteligencia artificial está remasterizando o mejorando juegos clásicos como Doom, Final Fantasy VII y VIII o The Legend of Zelda: Twilight Princess, con uno resultados alucinantes.
Remasterizar un juego, hasta ahora, era un proceso manual en donde hay que cambiar las viejas texturas sin detalle y en baja resolución por texturas en HD, más detalladas, o nuevas. Y en el caso de los gráficos 2D, dibujarlos de nuevo. Una tarea que puede costar meses a un equipo de varios desarrolladores.
Con la inteligencia artificial, la remasterización de juegos es automática. Le das el programa original, y la IA lo remasteriza en unas horas. Y como vamos a ver, los resultados son espectaculares. ¿Quieres saber cómo lo hace?
Remasterizando clásicos
Un investigador del MIT llamado Ian Goodfellow creó un algoritmo para mejorar las fotos (e incluso crear fotos nuevas a partir de otras) usando una red neural llamada GAN. La inteligencia artificial aprende examinando millones de fotos, y por medio del ensayo y error, va aprendiendo a reconocer personas y objetos dentro de las fotos.
NVIDIA ha usado este algortimo para crear su propia IA, llamada StyleGAN, que utiliza para mejorar los gráficos en sus tarjetas RTX, como veremos ahora. Esta IA de NVIDIA es de código abierto, así que muchos desarrolladores la han utilizado para crear sus propias versiones aplicadas a objetivos concretos, como mejorar los gráficos de juegos clásicos como Doom:
Una de estas variantes se llama SRGAN (Super Resolution Generative Adversarial Network), que algunos modders están usando para reescalar los gráficos y crear versiones a resolución 4K de juegos como Final Fantasy VII y Doom. Pero hay otras muchas variantes con el mismo propósito, como letsenhance.io, GameWorks SuperResolution de NVIDIA, o ESRGAN.
Lo que hacen estas IAs es reescalar las texturas o los fondos a una resolución mayor, y luego se vuelven a ajustar a la resolución original del juego, o a la que se desee usar. La ventaja de utilizar una IA es que, en base a comparaciones reales, la IA imagina cómo serían esos gráficos en HD, y los mejora. Y lo mejor, todo es automático...
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Uno de los mejores juegos para probar esta técnica es el clásico Final Fantasy VII, lanzado en 1997 para la primera PlayStation, con sus fondos estáticos dibujados a mano en 2D a una resolución de 320 x 240 píxeles, y los personajes creados con gráficos en 3D.
Cuando se remasterizó para PC y las consolas modernas se mantuvieron los fondos a 240p porque al ser un dibujo a mano habría que dibujarlos de nuevo, mientras que los personajes 3D se escalaron a 1080p o incluso más. El resultado es que los personajes HD no pegan muy bien con los fondos borrosos con menos resolución.
Utilizando ESRGAN, se consigue mejorar los fondos 2D automáticamente y reescalarlos a 4K, sin pixelización. Poned el vídeo a pantalla completa:
Esta IA aún no es perfecta, y algunos reescalados no quedan tan bien como otros, pero la posibilidad de remasterizar juegos automáticamente con ayuda de la inteligencia artificial, abre las puertas a la recuperación de juegos antiguos que hasta ahora no se remasterizaban porque no eran rentables.
Remasterizado profesional
Los ejemplos anteriores son pruebas amateurs, hechas por modders, a modo de experimento. Pero las compañías profesionales ya están comenzando a usar la IA en sus productos, como hace Microsoft en sus adaptaciones de juegos de Xbox a Xbox One, o Sony, que ha registrado la patente "remastering by emulation" (remasterización por emulación).
El ejemplo más espectacular que hemos visto últimamente es el juego The Legend of Zelda: Twilight Princess que ha salido... para NVIDIA Shield. NVIDIA ha llegado a un acuerdo con Nintendo para lanzar algunos juegos para su tablet / consola NVIDIA Shield solo en China, y uno de ellos es The Legend of Zelda: Twilight Princess. Y no se ha limitado a portear la versión de Wii-U. Ha utilizado el deep learning o aprendizaje profundo (una técnica de inteligencia artificial) para mejorar 4.400 texturas del juego, así como la nitidez de la imagen. En este vídeo puedes ver las diferencias entre la versión de Wii-U (izquierda) y la de NVIDIA Shield. Se nota especialmente en las texturas del suelo y las rocas:
Vamos a oir hablar mucho de este tipo de técnicas de inteligencia artificial aplicadas a los videojuegos, en los próximos años...
Mejor framerate con menos recursos
Una de las compañías de videojuegos que más ha invertido en inteligencia artificial es NVIDIA.
Su nueva familia de tarjetas RTX incluye redes neurales y código que utiliza la inteligencia artificial en diferentes facetas. La más visible es el nuevo filtro DLSS o Deep Learning Super Sampling, un nuevo tipo de filtro que mejora el framerate en un 40% en juegos a resolución 4K, manteniendo la calidad gráfica. En este vídeo podemos ver cómo al activar el filtro DLSS se consiguen entre 20 y 30 fps en el juego Battlefield V a resolución 4K, con una tarjeta RTX 2080 Ti, frente al clásico filtro TAA:
¿Como funciona DLSS?
NVIDIA utiliza una red neural que ha sido entrenada con miles de imágenes del juego a una resolución 64 veces superior (64xSS) y otras miles de imágenes sin antialiasing (sin filtros). Se le pide a la IA que escale las imágenes sin antialiasing para que se parezcan a las imágenes con 64xSS sin aumentar mucho el consumo de recursos, y se le va diciendo cuales están bien escaladas, y cuales mal. Con este aprendizaje consigue aplicar el filtro DLSS a cada juego, manteniendo la calidad gráfica pero consumiendo menos recursos, como vemos en el vídeo, por eso obtenemos más framerate.
Esta técnología implica que hay que entrenar a la IA con cada juego de forma individual. Solo se notan las mejoras a resolución 4K, y la técnica aún no es perfecta. De momento solo está disponible en Battlefield V, Metro Exodus y Final Fantasy XV, y algunos usuarios se han quejado de que en ocasiones el juego pierde calidad gráfica, porque la IA no hace bien el escalado.
NVIDIA ha asegurado que con el tiempo el resultado será más perfecto, a medida que la IA entrene cada vez más. De momento hay previstos 25 juegos con DLSS.
La IA, el rival más temible
La Humanidad cambió su perspectiva de la inteligencia artificial cuando la supercomputadora de IBM, Deep Blue, venció al campeón del mundo de ajedrez, Gary Kasparov, en 1997.
Hasta entonces los ordenadores se veían como máquinas muy rápidas perotontas, a la hora de tomar decisiones o realizar tareas humanas, como entender lo que dices o convertir texto en voz. Deep Blue demostró que los ordenadores podían pensar, idear jugadas complejas. Una cosa es que un juego de ajedrez de consola nos ganase a nosotros, aficionados, y otra muy distinta vencer a todo un campeón del mundo de ajedrez.
Deep Blue fue la primera inteligencia artificial mundialmente conocida (con permiso de HAL 9000) que jugaba a un juego mejor que el mejor de los humanos... Y desde entonces, la IA lo único que ha hecho es mejorar.
Hace unos meses, la inteligencia artificial de open AI, una empresa fundada por Elon Musk (aunque ya se ha desvinculado de ella), venció a un equipo profesional de DotA 2. Puedes ver una de las partidas en este vídeo:
Hace unos días DeepMind, la inteligencia artificial de Google, venció 10 a 1 en un torneo contra jugadores profesionales de Starcraft II.
DeepMind es una inteligencia artificialadquirida por Google en 2014, que se está entrenando en tareas tan diferentes como descubrir enfermedades oculares, imaginar mundos a partir de una foto, o vencer en el juego milenario Go.
Su último reto ha sido competir contra jugadores profesionales de StarCraft II, un juego de estrategia en tiempo real para PC. Es un escalón más en su entrenamiento porque el juego de Go es por turnos, pero en StarCraft II los rivales se mueven en tiempo real.
DeepMind venció 5 a 0 al jugador TLO, y 5 a 1 a MaNa, que ha sido dos veces campeón del mundo de StarCraft II. En este vídeo puedes ver cómo se entrenó a la IA:
StarCraft II es un juego de estrategia en tiempo real manejado por el ratón, en donde los jugadores profesionales llegan a ejecutar cientos de órdenes por minuto. Y aunque teóricamente una IA podría mover el ratón instantáneamente en el pixel exacto que desee, las estadísticas muestran que no lo necesitó. DeepMind, que para jugar usaba el avatar AlphaStar, llevó a cabo menos pulsaciones por minuto que sus rivales humanos. Menos órdenes, pero más eficaces...
En realidad DeepMind sí jugaba con una pequeña ventaja: podía ver todo el mapa completo (aunque las zonas sin explorar estaban tapadas por la niebla de guerra), mientras que los jugadores humanos solo pueden ver en pantalla una parte del mapa.
En la única partida en la que no podía ver el mapa completo y DeepMind no había sido entrenada para jugar con el mapa parcial, perdió contra MaNa.
Para convertir a DeepMind en una experta jugadora de Starcraft II, un equipo de Google recolectó repeticiones de partidas de jugadores profesionales. Con estos datos de juego reales, usó una red neural en la que creaba nuevos jugadores especializados en una tarea muy específica, o en una raza del juego. Después los enfrentaba entre sí e iba desechando las estrategias malas, mientras se quedaba con las buenas.
En una semana de entrenamiento, DeepMind jugó el equivalente a 200 años de partidas entre humanos.
Durante las partidas DeepMind iba usando las estrategias especializadas en función de la raza, el tipo de tropas y el tipo de defensa o ataque de su oponente.
Este entrenamiento de la IA, usando videojuegos, tendrá otras aplicaciones en la vida real. La capacidad de anticipar jugadas a largo plazo durante las partidas se va a aplicar en situaciones como la predicción del clima, o en el entendimiento del lenguaje.
Antes, los jugadores podían vencer a la IA utilizando tácticas imprevisibles que forzaban a la máquina a cometer errores. Los nuevos enfoques usados para enseñar a la IA a jugar a Starcraft II han hecho posible que aprenda a reaccionar en situaciones poco habituales. Y esto se va a aplicar en escenarios en donde tiene que estar preparada para situaciones de emergencia, como por ejemplo en una central nuclear o eléctrica.
Hemos visto unos cuántos ejemplos en los que los videojuegos están cambiando gracias a la inteligencia artificial. Es solo una pequeña mirada por la rendija de un nuevo mundo que aún está por descubrir. La IA cambiará por completo los videojuegos, tal como los conocemos.
Mientras solo se dedique a jugar, y no a dominar el mundo, todo irá bien...
Descubre más sobre Juan Antonio Pascual Estapé, autor/a de este artículo.
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