¿Cómo pueden los videojuegos entrenar a agentes de IA? La apuesta de 2.300 millones de dólares de General Intuition

Una startup de IA ha cerrado una importante ronda de financiación para entrenar agentes de IA con datos de videojuegos. Según TechCrunch, la empresa, llamada General Intuition, recaudó 320 millones de dólares y alcanzó una valoración de 2.300 millones de dólares con la ronda.

La idea central de la empresa es que los videojuegos pueden ser una rica fuente de datos de entrenamiento para la IA. Los juegos son entornos interactivos que contienen movimiento, decisiones y resultados. Cómo se mueve un personaje, cómo afronta los obstáculos y cómo alcanza objetivos crea un flujo continuo de "datos de acción" generados a lo largo del juego.

Los modelos de IA más conocidos hoy se entrenan en gran medida con texto. Estos modelos son muy capaces de entender y producir lenguaje, pero no tienen la misma competencia natural en tareas que exigen moverse y actuar en el mundo físico. Lo que falta aquí es una intuición práctica para interactuar con el mundo.

La apuesta de General Intuition busca precisamente llenar ese vacío. La empresa sostiene que los datos de acción de millones de horas de grabaciones de juego pueden ayudar a la IA a aprender cómo comportarse en un entorno. El objetivo, por tanto, no es tanto aprender a jugar a un juego como extraer de los juegos una intuición general de "cómo moverse".

El atractivo de este enfoque reside en la abundancia de datos. Los juegos ofrecen escenarios controlados pero variados: comportamientos como saltar, esquivar, planificar y dirigirse a un objetivo se repiten muchas veces. Esto significa que los datos de acción — caros y lentos de recopilar en el mundo real — pueden obtenerse mucho más rápido y de forma más segura en un entorno digital.

El objetivo último es llevar esta intuición a aplicaciones del mundo real. La visión de la empresa es que los patrones de comportamiento aprendidos en los juegos podrían transferirse a la robótica y a otros sistemas físicos. Si una IA puede aprender a superar obstáculos y alcanzar objetivos en un entorno virtual, se espera que parte de esas habilidades pueda generalizarse al mundo real.

Dicho esto, el salto de los juegos al mundo real no es fácil. Los entornos virtuales no reflejan del todo la complejidad y la imprevisibilidad del mundo real. Si las estrategias que funcionan en un juego también se sostienen en el mundo físico es un problema de investigación abierto en el que se trabaja de forma intensa.

El interés de los inversores, por su parte, forma parte de la expectativa más amplia en torno a los agentes de IA. Los sistemas de IA llamados "agentes" se definen como sistemas capaces no solo de responder preguntas, sino de llevar a cabo tareas de forma autónoma en un entorno. Se considera que este campo es candidato a la próxima gran ola de la IA.

Según los expertos, estas inversiones son también una señal de la diversidad de datos hacia la que se mueve el sector. A medida que se acercan los límites de los datos de texto, las empresas recurren a nuevas fuentes como el vídeo, el juego y los datos de sensores. Los juegos destacan en esta búsqueda como una fuente de datos a la vez abundante y estructurada.

La inversión que recoge TechCrunch es un ejemplo del esfuerzo de la IA por expandirse del texto hacia la acción. Si la apuesta de General Intuition da resultado se verá con el tiempo, pero la idea subraya un interés creciente por la visión de que los juegos pueden ser no solo entretenimiento, sino también un terreno de aprendizaje para la IA.