La próxima evolución de la IA aprende de tus torpes habilidades en los videojuegos
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Una startup británica llamada Worldmodeldata está intentando resolver el problema de la escasez de datos para los modelos mundiales de IA utilizando las entradas de los controles de videojuegos como material de entrenamiento. Mientras que los grandes modelos de lenguaje están limitados por su incapacidad para navegar por el mundo físico, los modelos mundiales requieren vastas cantidades de datos visuales y de acción para comprender la causa y la consecuencia en la realidad. La empresa argumenta que las millones de horas de datos de juego disponibles procedentes de los estudios ofrecen un corpus diverso y abundante que incluye casos raros esenciales para un rendimiento robusto de la IA. Este enfoque tiene como objetivo replicar la física del mundo real a través de las experiencias variadas que se encuentran en los videojuegos, lo que podría llevar a un momento decisivo similar al surgimiento de GPT. Sin embargo, expertos como Ming-Yu Liu, de Nvidia, mantienen escepticismo, señalando que la física de los videojuegos suele ser una aproximación simplificada no adecuada para tareas que requieren un control motor fino. Los críticos argumentan que, si bien los juegos sirven como simuladores generales, carecen de las interacciones físicas detalladas necesarias para tareas de manipulación precisa. En consecuencia, la industria permanece dividida sobre si los datos de los videojuegos se convertirán en la base principal para los modelos mundiales o si se requieren motores de simulación especializados.
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