Logran jugar a CS:GO en un mapa generado con IA generativa

Logran jugar a CS:GO en un mapa generado con IA generativa

Enrique Peñalver

Una de las tecnologías más punteras que podemos encontrar actualmente es la inteligencia artificial, y es que está por todas partes, siendo cuestión de tiempo que comenzásemos a ver cómo se trata de implementar en los videojuegos, y esta vez, podemos ver un juego bastante actual generado completamente por IA. Esta vez podemos observar cómo uno de los títulos más populares de los eSports, CS:GO se ejecuta directamente en una IA generativa, potenciada únicamente por una RTX 3090, que logra generar en tiempo real este título, aunque con un rendimiento pésimo.

La llegada de la inteligencia artificial ha logrado cambiar mucho cómo vemos algunas cosas, y es que ha logrado convertirse en una de las tecnologías más importantes, y en algunos casos peligrosas, que podemos encontrar en internet y a la cual puede acceder prácticamente cualquier persona. Y como podemos imaginar cada vez avanza más rápido, ya que muchos usuarios y desarrolladores están colaborando para tratar de crear una inteligencia artificial que permita hacer cualquier cosa, y esta vez podemos encontrar una que se puede descargar de forma gratuita en Github que permite generar el videojuego CS:GO en tiempo real.

CS:GO IA

Un juego generado completamente por IA, ¿qué podría salir mal?

Es normal que nos preguntemos cuales son los límites actuales de la inteligencia artificial generativa, y es que en muchas ocasiones podemos llegar a pensar que los modelos que buscan ofrecer estas capacidades se han quedado estancados en generar imágenes o vídeos. Pero esto está muy lejos de la realidad, y es que hay algunos que pueden llegar a ejecutar juegos, es decir, que permiten interactuar directamente con la IA mientras esta se encuentra creando el escenario, y el ejemplo más actual que podemos encontrar es cómo se ha aplicado el modelo DIAMOND para generar el mítico CS:GO.

Aunque el rendimiento no es lo que podríamos esperar ya que tan solo funciona a 10 FPS, el juego se ejecuta por completo en una red neuronal impulsada únicamente por una RTX 3090, que cuenta con una potencia bastante grande, pero que en incluso en estos casos demuestra lo exigentes que son las IA. Eloi Alonso, uno de los colaboradores que trabajan en este modelo ha presentado una serie de vídeos de cómo funciona el título, todos ellos muestran a personas reales jugando a uno de los mapas más importantes de este juego, Dust 2.

Imagen usuario de twitter
Eloi Alonso
@EloiAlonso1
Ever wanted to play Counter-Strike in a neural network?

These videos show people playing (with keyboard & mouse) in 💎 DIAMOND’s diffusion world model, trained to simulate the game Counter-Strike: Global Offensive.

💻 Download and play it yourself → https://t.co/vLmGsPlaJp

🧵 https://t.co/8MsXbOppQK

11 de octubre, 2024 • 20:13

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En comparación con el título original, hay una serie de momentos en los que es prácticamente imposible distinguirlo (si no tenemos en cuenta que va a 10 FPS), y es que ofrece una copia casi perfecta de lo que es el juego, pero generando todo en el momento según el usuario va realizando acciones. Esto causa que haya bastantes fallos y problemas, de los cuales Eloi ha enseñado algunos de los más divertidos que han tenido en un hilo en Twitter (X), como pueden ser las alucinaciones causadas por mover demasiado rápido el ratón, que el personaje se teletransporte al chocarse con una pared o que las armas de transformen cuando cambia la iluminación.

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  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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