Un equipo de científicos de la Universidad de Nueva York desarrolló recientemente una inteligencia artificial que diseña niveles de tutoriales en ‘Super Mario Bros.’ en el que los jugadores podrán aprender a correr y saltar, pero la princesa Peach estará en otro castillo.

Esta inteligencia artificial está desarrollada sobre un algoritmo evolutivo, un método de optimización y búsqueda de soluciones, que utiliza un generador de niveles de código abierto para diseñar escenas que requieran el uso de cierta mecánica específica de juego para pasar de nivel.

En el documento original, el equipo de científicos resalta que “a diferencia de trabajos previos que se enfocan en el lado instruccional de los tutoriales, nos enfocamos en crear una experiencia que enseñe al jugador durante el juego al presentar retos que solo puedan superar solo utilizando las técnicas que desean enseñar”.

Evidentemente que ‘Super Mario Bros.’ fue seleccionado como una prueba piloto, pues no necesita un tutorial para aprender a jugarlo, sin embargo, los conceptos básicos son pasos importantes para el desarrollo de una inteligencia artificial más compleja.

Una vez que los científicos hayan perfeccionado los algoritmos de un juego más básico, entonces podrán escalar ese trabajo a proyectos más entramada.

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Aunque el clásico de Nintendo comprende un tutorial bastante sencillo de aprender, pues una vez que se supera el primer nivel, el jugador está listo para asumir los demás retos, no todos los juegos están diseñados de la misma manera, y a medida en que pasan los años las técnicas se han vuelto más complicadas de enseñar.

Existen otras pruebas de inteligencia artificial para hacer tutoriales de videojuegos, no obstante, este es el primero que crea escenas para enseñar a los humanos las mecánicas del juego.

De acuerdo con los investigadores, el trabajo estuvo inspirado por una hipótesis simple: si una inteligencia artificial entrenada puede superar un nivel, y aquellos que están entrenándola está ignorando una técnica específica no lo puede superar, entonces ese nivel o escena puede funcionar como un tutorial para aprender esa técnica.

A pesar de que los resultados prueban la hipótesis, los investigadores consideran que aún hay mucho trabajo por hacer, pero son optimistas en que el enfoque del algoritmo evolutivo puede ajustarse para proveer experiencias más complejas.

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