El 12 de febrero, antes de su publicación oficial, apareció en Internet un artículo académico en el que seis investigadores de la Universidad de Tecnología de la Información de Copenhague demostraban cómo la misma receta utilizada por ChatGPT para generar respuestas complejas a las peticiones de los usuarios puede aplicarse a los videojuegos.
MarioGPT
Basándose en los dos primeros juegos de Mario, Super Mario Bros (de 1985) y Super Mario Bros: The Lost Levels (de 1986), el equipo de investigadores ha conseguido crear una herramienta que genera niveles aleatorios pero jugables, adaptándose a las expectativas y deseos de los usuarios.
Sin embargo, MarioGPT es el primer generador de niveles que no sólo «genera niveles variados, sino que también puede basarse en propuestas de texto para controlar la generación de niveles», explican los investigadores en la introducción de su artículo. En realidad, el contenido creado por MarioGPT está relacionado con «prompts», esas combinaciones más o menos racionales de palabras que se introducen en la barra de búsqueda de una inteligencia artificial como Dall-E para obtener resultados más o menos precisos. En el caso de MarioGPT, la inteligencia artificial permite jugar con la frecuencia de ciertos elementos del juego, enemigos, etc. El artículo de los investigadores da algunos ejemplos: «muchas tuberías, muchos enemigos, pocos bloques, poca altura». Estas son algunas de las posibilidades que ofrece MarioGPT, que nos demuestra que la inteligencia artificial no se limita a la generación de imágenes, sino que también puede utilizarse para crear nuevos niveles en juegos como Super Mario Maker.
Para lograr este resultado, los investigadores daneses se basaron en el modelo de inteligencia artificial GPT-2, según TechCrunch: un modelo más antiguo que el utilizado por ChatGPT y menos capaz de imitar el lenguaje humano. Sin embargo, esto no fue un problema con MarioGPT, ya que el grupo de académicos lo utilizó en su lugar para generar código: MarioGPT aprendió gradualmente a identificar patrones de código similares (elementos de juego, enemigos, etc.), y luego los repitió de acuerdo con la lógica del juego. ¿El resultado? Un programa informático muy inteligente, capaz de identificar y reproducir elementos de juego muy complejos mediante sencillas instrucciones de texto.
Evidentemente, la gente de MarioGPT espera que los usuarios tengan conocimientos básicos de desarrollo de videojuegos y sepan ejecutar código en Python 3.8, según la información que aparece en el sitio web de Slash Gear. Sin embargo, el progreso tecnológico no se detiene ahí. Aunque, por el momento, el programa sólo puede generar un tipo de enemigo (Goombas o Koopas) a la vez, el potencial de esta tecnología puede ampliarse en un futuro próximo. Así lo confirmó también el investigador Shyam Sudhakaran en una entrevista con TechCrunch: «En el futuro, con un conjunto de datos e indicaciones más complejos, puede que necesitemos utilizar un modelo más sofisticado como GPT-3». Sin embargo, el objetivo principal de MarioGPT sigue siendo más científico que lúdico, ya que esta tecnología se basa en el principio de la generación procedimental de videojuegos a través de diversas indicaciones.
