El desarrollo de juegos está experimentando un periodo de rápidos cambios, y una de las fuerzas motrices de este cambio es la inteligencia artificial (IA). Las tecnologías de IA ya se han hecho un hueco en muchos ámbitos del desarrollo de juegos, desde la IA de los enemigos en los juegos de acción hasta la IA de los acompañantes. Pero ahora una nueva revolución está a la vuelta de la esquina: la IA Generativa (GenAI). En la conferencia de desarrolladores devcom se habló mucho de IA. Aquí resumo las conclusiones de algunas de ellas.
¿Qué es devcom?
#DDC2024. La Devcom Developer Conference 2024 (devcom) es la conferencia anual para la comunidad de desarrolladores de videojuegos que se celebra en Colonia. Además de la creación de redes y el diálogo, hay presentaciones especializadas en varios escenarios.
- Uno de los ponentes es Jeff SkeltonJefe de Asociaciones Tecnológicas de Electronic Arts (EA), que compartió su experiencia de integración de la IA en el proceso de desarrollo de una gran empresa de software.
- Vitalii VashchukJefe de Juegos de EPAM Systems, aportó su experiencia en la aplicación de tecnologías de IA para un desarrollo más eficaz de los juegos.
- Kent KeirseyCEO de Invoke AI, presentó cómo las soluciones personalizadas de IA pueden revolucionar el trabajo creativo de los artistas.
- Judy EhrentrautEstratega de contenidos creativos de Red Meat Games, completó el tema hablando de las implicaciones éticas de la IA en la industria creativa.
¿Qué es la IA Generativa y por qué es importante para la industria del videojuego?
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) ha revolucionado la forma de crear contenidos en los últimos años. En esencia, la GenAI se basa en el aprendizaje automático, una tecnología que permite a los ordenadores aprender de los datos y reconocer patrones sin estar explícitamente programados para ello.
¿Antiguo? Aprendizaje automático desde los años 50
El aprendizaje automático en sí no es nuevo; sus orígenes se remontan a la década de 1950. Sin embargo, sólo en los últimos diez años hemos asistido a grandes avances, posibles gracias a la disponibilidad de grandes cantidades de datos y al aumento exponencial de la potencia de cálculo. Estos avances nos han permitido entrenar modelos cada vez más complejos que pueden ofrecer resultados asombrosamente precisos.
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Reconocer y generar patrones
La IA generativa crea contenidos a partir de patrones y datos previamente aprendidos. Un modelo de GenAI se entrena con diversos datos, como textos, imágenes o piezas musicales. De este modo, el modelo aprende cómo se estructuran normalmente esos contenidos y puede generar nuevos contenidos que sigan esos patrones. Esto significa que GenAI no se limita a copiar los datos existentes, sino que crea nuevos contenidos basándose en los principios que ha aprendido.
Aceleración y optimización
Las ventajas y el potencial de GenAI en el desarrollo de juegos son enormes. Esta tecnología permite crear contenidos como personajes, paisajes o incluso diálogos en una fracción del tiempo que requerirían los métodos tradicionales. La IA también puede automatizar tareas cotidianas que antes requerían intervención manual.
Hola Jeff La automatización en la vida cotidiana.
Imagina que quieres mantener una reunión de 30 minutos con Jeff mañana. Sólo tiene que dar la orden por voz: "Organiza una reunión con Jeff para mañana. 30 minutos". Y la IA traduce la voz en texto. A partir de ahí, la IA crea automáticamente una reunión en Zoom que se sincroniza con ambos calendarios. Ha reconocido en la herramienta de reserva de salas que tú y Jeff no estaréis en el mismo sitio mañana.
Asistentes cotidianos. Esta capacidad para tomar decisiones útiles y sensatas de forma autónoma y asumir tareas rutinarias es sólo una pequeña parte del potencial que encierra la IA para todas las profesiones de oficina, incluido el desarrollo de juegos.
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Automatización y mayor eficiencia gracias a GenAI
Automatización. GenAI tiene el potencial de acelerar significativamente el proceso creativo en el desarrollo de juegos mediante la automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo.
En el desarrollo tradicional de juegos, cada fase -desde la lluvia de ideas hasta la creación de prototipos y la implementación final- requiere una inmensa cantidad de tiempo y trabajo manual. GenAI puede simplificar y acelerar muchos de estos pasos proporcionando soluciones automatizadas que aumentan tanto la creatividad como la eficiencia.
Cómo GenAI acelera el proceso creativo
Una de las mayores ventajas de GenAI es su capacidad para completar complejas tareas manuales del proceso creativo en el menor tiempo posible. Donde antes los desarrolladores habrían necesitado semanas o incluso meses para crear prototipos y probar ideas, GenAI puede completar estos procesos en días u horas.
Objetivo: flujo creativo. Esto le permite pasar más tiempo en "flujo creativo", el estado en el que es más productivo y puede desarrollar sus mejores ideas. "Cuantas más cosas administrativas podamos quitar, más tiempo pasarán las mentes creativas en flujo y haciendo lo que mejor saben hacer", explica Jeff Skelton durante su presentación.
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Crear el mundo del juego. Un ejemplo de esta aceleración es la automatización de procesos de diseño iterativos. Si quieres crear un nuevo paisaje de juego, GenAI puede generar un centenar de variaciones basadas en tus especificaciones: 4×4 kilómetros, dos montañas, un lago.
Iteraciones rápidas. A continuación, puedes seleccionar la mejor variante -la versión 36- y perfeccionarla aún más: la montaña oriental ligeramente más plana y el lago bastante más grande y con más bahías, con una entrada por el noreste y una salida por el sureste. La IA vuelve a generar prototipos que se ajustan a estas especificaciones. Este método no sólo ahorra tiempo, sino que también abre nuevas posibilidades creativas al generar ideas que quizá ni tú mismo te habrías planteado. Paso a paso, puedes ir creando un prototipo que luego puedes seguir perfeccionando manualmente.
El papel de las herramientas de codificación y automatización de pruebas
Además de generar contenidos, GenAI también desempeña un papel en la automatización de los procesos de codificación y pruebas. Las herramientas de codificación basadas en GenAI pueden ayudar a programar de forma más rápida y eficiente sugiriendo líneas de código, identificando errores e incluso generando secciones enteras de código automáticamente. Esto no sólo reduce la tasa de errores, sino que también acelera todo el proceso de desarrollo.
Automatice las pruebas. Otro ámbito importante en el que la IA ayuda a aumentar la eficacia es la automatización de pruebas. En el desarrollo de juegos, las pruebas son un proceso esencial pero a menudo tedioso. La IA puede ayudar a automatizar las pruebas identificando posibles fuentes de error, sugiriendo soluciones y aplicándolas y probándolas automáticamente.
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Análisis de vídeos de prueba. En Devcom se presentó un ejemplo en el que jugadores de prueba humanos formaban un "ejército de probadores" junto con la IA. Las secuencias de vídeo de las partidas de prueba generadas de este modo pueden analizarse con la ayuda de una IA entrenada con precisión: ¿Qué partes parecen errores que un humano debería examinar más de cerca?
La combinación de creación automatizada de contenidos, herramientas de codificación y automatización de pruebas pretende acelerar todo el proceso de desarrollo sin comprometer la calidad.
Independencia. Cuando antes un sistema automatizado reconocía por qué el programa estaba bloqueado, escribía un correo electrónico o un ticket a la persona responsable del módulo del programa: "Se ha producido un error en el módulo XY. Por favor, corríjalo y reinicie el programa".
Hoy, gracias a la IA, esos mensajes ya pueden tener este aspecto:
- "Tuvimos un accidente a las 9:14:33.
- He identificado el módulo XY como la causa.
- He encontrado los siguientes errores en las líneas 2352-2366 [descripción del error]
- y corregido como sigue [descripción de la corrección].
- He probado las correcciones en el entorno de prueba
- y reinició el programa a las 9:15:21.
- Desde entonces funciona a la perfección.
- Por favor, compruebe los cambios realizados y libérelos para su funcionamiento en directo."
Centrarse en la creatividad. GenAI debería permitir concentrarse en los aspectos creativos del trabajo, mientras la IA se encarga de la mayoría de las tareas técnicas y repetitivas. Esto deja más tiempo para lo que realmente importa: crear mundos de juego innovadores y emocionantes.
Creatividad a medida: la IA como herramienta para artistas
La IA generativa tiene el potencial de cambiar radicalmente la forma de trabajar de los artistas al proporcionar herramientas especializadas que apoyan y mejoran el trabajo creativo.
Lejos de la corriente dominante. Un aspecto central es el desarrollo y uso de modelos de IA especializados que se adaptan a las necesidades individuales y al estilo único de un artista. Estos modelos personalizados permiten diseñar procesos creativos de forma más eficiente y precisa sin perder el control artístico.
La importancia de los modelos especializados de IA
Aunque los modelos genéricos de IA ya pueden ofrecer resultados impresionantes en muchos ámbitos generales, a menudo alcanzan sus límites cuando se trata de reproducir con precisión o desarrollar el estilo específico de un artista.
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Una IA por artista. Se están desarrollando modelos de IA especializados para superar precisamente este reto. Se entrenan en función del estilo individual y las preferencias estéticas del artista, de modo que el contenido generado por la IA refleje exactamente lo que el artista pretendía.
Kent Keirsey destacó en su presentación en devcom lo importante que es para los artistas mantener el control sobre sus procesos creativos: "Entrenamos los modelos en el estilo del artista. El modelo básico es de código abierto, pero los resultados del entrenamiento se basan en el estilo o los personajes específicos del artista. Luego sobrescriben el modelo de código abierto. Esto permite al cliente utilizar este estilo exacto para nuevas creaciones".
La IA como pincel digital. Este enfoque garantiza que la IA funcione no sólo como una herramienta, sino como una extensión de la expresión creativa del artista. Así se crea una herramienta para la industria del videojuego que se adapta al juego específico para el que se va a generar el contenido.
Escenario en Red Meat Games: personalización de personajes y poses
La importancia de los modelos especializados de IA también está clara en Red Meat Games. Judy Ehrentraut explicó cómo el estudio utiliza el AI engine Scenario para personalizar personajes y poses con precisión y eficacia.
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"No utilizamos imágenes de Google, sino que trabajamos exclusivamente con nuestras propias imágenes como base para la IA. Esto permite a los desarrolladores llevar rápidamente una figura de sus propias ilustraciones a la pose deseada", explicó Ehrentraut. Este enfoque permite obtener resultados coherentes y de alta calidad que conservan el estilo original del estudio.
Retos éticos y papel del ser humano
Con el auge de la IA generativa en el desarrollo de juegos, cada vez se plantean más cuestiones éticas. Uno de los debates centrales gira en torno a la pregunta: ¿quién crea una obra de arte: la IA o el ser humano? Esta discusión no es en absoluto trivial, ya que afecta a aspectos fundamentales de la autoría artística y el control creativo.
¿Quién es el verdadero creador? IA vs. humanos
¿Estúpida IA? Cuando una IA produce una obra de arte basada en un modelo entrenado por humanos, se plantea la cuestión de quién es el responsable del logro creativo. Judy Ehrentraut aclara que la IA actual no tiene creatividad independiente, sino que se limita a poner en práctica lo que le han enseñado los humanos: "La IA no puede aprender por sí misma, sino que sólo se entrena con lo que los humanos entrenan a la IA. Por tanto, la IA no es realmente 'inteligente'".
La inteligencia y la creatividad reales siguen correspondiendo a los humanos que entrenan y controlan la IA. No obstante, la cuestión sigue siendo en qué medida la IA contribuye a la creación final y si podría considerarse un "artista" por derecho propio.
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Consideraciones éticas sobre el uso del arte generado por IA
Datos de entrenamiento éticamente limpios. El uso de arte generado por IA plantea una serie de cuestiones éticas. ¿Es moralmente aceptable que una IA cree obras de arte basadas en los estilos y técnicas de artistas reales sin que ellos participen directamente en la creación? ¿Y qué hay de la integridad de una obra que ha sido parcial o totalmente creada por una máquina tan entrenada? Estas preguntas son especialmente pertinentes en un momento en que la IA se integra cada vez más en los procesos creativos.
Límites difusos. Ehrentraut advirtió en su presentación de que el uso acrítico de la IA podría llevar a una difuminación de los límites entre la creatividad humana y la producción de las máquinas.
Responsabilidad. Fiabilidad. Confianza. Subrayó que es importante no pasar por alto el factor humano en el proceso creativo: La responsabilidad y la verdadera inteligencia recaen en las personas que utilizan la herramienta", afirmó. Ehrentraut. De lo contrario, los límites de la fiabilidad, la responsabilidad y la confianza se difuminarían". Esta afirmación subraya lo importante que es entender la IA como una herramienta de apoyo que puede potenciar la creatividad humana sin sustituirla.
Los retos de los derechos de autor y la necesidad de fuentes de datos éticas
Inseguridad jurídica. Otra cuestión clave es la protección de la propiedad intelectual. ¿Se está haciendo un uso indebido de obras protegidas por derechos de autor cuando se utilizan como base para entrenar modelos de IA? La respuesta no siempre está clara, y la legislación actual es a menudo inadecuada para abordar la complejidad de esta nueva realidad.
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Trabajar con ética y seguridad. Ehrentraut aboga por que las empresas que utilizan la IA en el desarrollo artístico y de juegos se aseguren estrictamente de que sus modelos se entrenan con datos éticamente inobjetables. Esta es la única forma de garantizar que los resultados sean tanto de alta calidad como éticamente aceptables.
Responsabilidad por las personas. Los retos de utilizar arte generado por IA son múltiples y exigen un cuidadoso equilibrio entre las posibilidades tecnológicas y las implicaciones éticas. Es responsabilidad de desarrolladores y artistas encontrar este equilibrio y garantizar que la IA se utilice como una herramienta que apoye la creatividad humana sin poner en peligro su integridad.
Exceso de IA: el peligro de la pérdida de calidad
Con el creciente uso de la IA generativa en el mundo del arte y los videojuegos, nos enfrentamos a un nuevo reto: la amenaza del exceso de IA. Se refiere al fenómeno de la creciente inundación de Internet con contenidos mediocres generados por IA, que puede comprometer gravemente la calidad y originalidad de los contenidos en línea. Judy Ehrentraut advierte urgentemente de los riesgos asociados al uso incontrolado de la IA.
Riesgos de inundar Internet con contenidos mediocres sobre IA
Mediocridad. Imagine que busca contenidos únicos y creativos en Internet, pero la mayoría de los resultados son generados por IA y mediocres en el mejor de los casos. Los contenidos creados por humanos, que suelen ser más profundos y originales, son cada vez más invisibles en esta avalancha.
Ehrentraut lo resume así: "Internet está lleno de IA. Eso la hace casi inutilizable". Esta afirmación ilustra el dilema en el que nos encontramos. Cuanto más contenido generado por IA aparece en la red, más difícil resulta encontrar las obras de verdadera calidad creadas por humanos.
El problema del deterioro de la calidad de los contenidos generados por IA
Otro problema de la generación por IA es que la calidad del contenido disminuye si es revisado repetidamente por sistemas de IA. Un ejemplo ilustrativo es la generación de textos: si una IA crea un texto y este texto es resumido o procesado de nuevo por una IA, la calidad disminuye ligeramente cada vez. Al final, lo que queda es un texto apenas legible y que sólo reproduce el contenido original de forma distorsionada.
Conclusión: La necesidad de control humano
La calidad baja. El peligro del exceso de IA muestra claramente que la generación de IA sin un cuidadoso control y revisión humanos puede conducir rápidamente a una espiral descendente de la calidad.
Diligencia durante la formación. Para evitar esta evolución, es esencial que los modelos de IA se entrenen con datos de alta calidad elaborados por humanos y que los resultados se evalúen de forma crítica y se corrijan en caso necesario. Esta es la única manera de garantizar que los contenidos generados por la IA sigan siendo no solo eficientes, sino también de alta calidad, y que se aproveche plenamente el potencial creativo de la tecnología.
