Microsoft y Google han lanzado recientemente nuevos modelos de IA generativa que simulan mundos de videojuegos, aunque con limitaciones notables. ¿Qué pueden hacer realmente estos modelos?
Cada mes, parece que surge un nuevo desarrollo revolucionario de IA generativa que, aparentemente, alterará fundamentalmente cómo funciona toda una industria. Esta vez, el gigante tecnológico Microsoft ha creado una herramienta de “ideación de juego” llamada Muse, que describe como el primer modelo de Acción y Mundo Humano (Wham) del mundo. Microsoft afirma que Muse acelerará el largo y costoso proceso de desarrollo de videojuegos al permitir que los diseñadores experimenten con videos de juego generados por IA para ver qué funciona.
Muse está entrenado con datos de juego del estudio británico Ninja Theory y su juego Bleeding Edge. Ha absorbido decenas de miles de horas del juego real de las personas, tanto en imágenes como en entradas de controladores. Ahora puede generar clips de juego simulados con precisión para ese juego, que se pueden editar y adaptar con indicaciones.
Muse: Una Herramienta Innovadora para los Desarrolladores de Juegos
Todo esto está muy bien, pero en un video de anuncio de Muse, el CEO de Microsoft Gaming, Phil Spencer, causó confusión al decir que podría ser invaluable para la preservación de juegos clásicos: los modelos de IA, insinuó, podrían “aprender” esos juegos y emularlos en hardware moderno. No está claro cómo sería esto posible. Para complicar aún más las cosas, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, insinuó en una entrevista de podcast que Muse era el primer paso para crear un “catálogo” de juegos generados por IA.
Pero Muse, tal como está, no puede crear un juego: solo puede crear videos simulados de un juego. Entonces, ¿qué es exactamente esta nueva herramienta de IA para juegos? ¿Una adición elegante al cinturón de herramientas de los desarrolladores de juegos? ¿O el primer paso hacia una era de desechos de juegos generados por IA?
Probar Ideas sin Gastar Tiempo Extenso
La idea es que los diseñadores (o incluso los jugadores) puedan probar ideas con Muse sin pasar horas (o días) en un motor de juego implementando algo que podría no funcionar o sentirse bien. Si un diseñador quiere ver cómo se vería, por ejemplo, un potenciador en el juego, podría generar un video simulado que muestre cómo podría ser, con la IA rellenando los espacios.
“Los motores de juego son cosas complicadas y desordenadas y lleva mucho tiempo simular cosas: no están diseñados para eso”, comenta Julian Tongelius, profesor asociado de ciencias de la computación e ingeniería en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York. “Trabajar con una simulación del juego puede ser mucho más fácil y rápido. Las oportunidades que abre este tipo de estudio son bastante grandes, pero las limitaciones también son reales.”
Limitaciones de las Simulaciones de Juego Generadas por IA
Las simulaciones de juego generadas por IA no son totalmente nuevas: el proyecto GameNGen de Google creó una versión jugable de Doom que se ejecutaba sin un motor de juego en 2024. Pero el problema siempre ha sido la consistencia. La simulación de Doom de Google funcionó bien al principio, pero cuanto más jugabas, más elementos del juego “soñaba” la IA que no eran precisos. Esto es lo que Microsoft afirma haber solucionado con Muse, pero viene con una gran salvedad.
“Este modelo en particular está entrenado con 500,000 sesiones de juego, probablemente alrededor de 100,000 horas de juego. Pero solo funciona porque tienes muchos datos. Si te alejas mucho de lo que se ha registrado, las simulaciones generalmente dejan de comportarse bien”, explica Tongelius.
Aplicaciones Futuras y Desafíos
Microsoft ha declarado que ya está utilizando Muse para desarrollar modelos de IA jugables en tiempo real entrenados con sus otros juegos de primera parte. Pero mientras Muse es excelente para juegos de servicio en vivo como Bleeding Edge, con acceso a miles de horas de juego en vivo, para juegos más pequeños y títulos de un solo jugador, sería un esfuerzo monumental y probablemente inútil entrenar un modelo de IA generativa en cada juego específico.
“Han superado un obstáculo técnico increíble, pero parece que están teniendo su momento Zoom: un producto que llega a un mercado que realmente no tiene un propósito”, dice Ken Noland, diseñador de juegos veterano y autodenominado realista de IA que dirige AI Guys, una empresa de co-desarrollo centrada en IA. “La tecnología es genial, y no me malinterpreten, la generación de videos no es algo fácil de hacer… Simplemente no veo a su público objetivo. Los desarrolladores de juegos no podrán usarlo para la producción rápida porque, aparte de visualizar una cosa en particular, no aborda ninguno de los problemas subyacentes del desarrollo de juegos.”
Desconexión entre Expectativas y Realidad
En última instancia, parece haber una desconexión entre los comentarios de Spencer y Nadella y lo que Muse realmente hace en este momento. A menos que algo significativo cambie, no parece capaz de crear simulaciones jugables de juegos clásicos, y ciertamente no crea juegos completamente “nuevos” generados por IA. Ni siquiera está claro cómo los videos generados por Muse podrían traducirse en una jugabilidad real.
Los videojuegos generados por IA pueden estar en el horizonte. Google lanzó en silencio Genie 2 hace unos meses, que es capaz de generar “mundos jugables”, pero eso no es lo que hace Muse, al menos por ahora. “Elegiré interpretar lo que dijo Satya como visiones de lo que podría hacerse en el futuro”, dice Tongelius. “Es totalmente posible que lleguemos a alguna versión de eso, pero no está a la vuelta de la esquina. Lo que Microsoft ha hecho en este documento es una piedra angular.”
