Cómo la inteligencia artificial puede mejorar los juegos para todos
Si se utiliza de manera responsable, la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de hacer que los juegos sean más accesibles y de aprender activamente lo que las personas necesitan.
Cuando Google reveló Project Gameface, la compañía se enorgulleció de mostrar un mouse para juegos con manos libres con tecnología de inteligencia artificial que, según su anuncio, permite a las personas controlar el cursor de una computadora utilizando el movimiento de la cabeza y los gestos faciales.
Si bien esta no es la primera herramienta de juegos basada en IA, sin duda fue una de las primeras en poner la inteligencia artificial en manos de los jugadores, en lugar de en manos de los desarrolladores.
El proyecto se inspiró en Lance Carr, un streamer de videojuegos tetrapléjico que utiliza un mouse que rastrea la cabeza como parte de su configuración de juego.
Después de que el hardware que tenía Carr se perdiera en un incendio, Google intervino para crear una alternativa de código abierto, altamente configurable y de bajo costo al costoso hardware de reemplazo, impulsada por el aprendizaje automático.
Si bien la existencia más amplia de la IA está resultando polémica, cuando se utiliza para el bien, podría ser el futuro de la accesibilidad de los juegos.
Es importante definir la IA y el aprendizaje automático para comprender claramente cómo funcionan en Gameface.
Cuando se utilizan los términos “inteligencia artificial” y “aprendizaje automático”, se refieren a cosas iguales y diferentes.
La IA es un concepto. El aprendizaje automático es una técnica que se utiliza para implementar ese concepto.
El aprendizaje automático, entonces, encaja bajo el paraguas de la IA, junto con implementaciones como grandes modelos de lenguaje.
Pero mientras que aplicaciones familiares como ChatGPT de la empresa OpenAI, y Stable Diffusion, de la compañía StabilityAI, son iterativas, el aprendizaje automático se caracteriza por aprender y adaptarse sin instrucciones, extrayendo inferencias a partir de patrones legibles.
Esto se aplica en Gameface a partir de una serie de modelos de aprendizaje automático. La primera es la detección de dónde está una cara en una imagen. La segunda, una vez que se tiene la imagen de una cara, entender dónde están los puntos obvios, como los ojos, la nariz y las orejas.
Después de esto, otro modelo puede mapear y descifrar gestos desde esos puntos, asignándolos a las entradas del mouse.
Se trata de una implementación explícitamente asistencial de la IA, a diferencia de aquellas que a menudo se promocionan como que hacen que la intervención humana sea redundante.
De hecho, así es como se aplica mejor la IA, para ampliar la capacidad de hacer cosas que antes no eran factibles.
Esto se extiende más allá del potencial de Gameface para hacer que los juegos sean más accesibles. La IA puede tener un gran impacto en la accesibilidad para los jugadores, pero también en la forma en que los desarrolladores crean soluciones de accesibilidad.
Cualquier cosa que permita a los desarrolladores ser mucho más eficaces a la hora de resolver tipos de problemas que antes eran inviables, sólo puede ser beneficioso en el ámbito de la accesibilidad, o en cualquier otro ámbito.
Esto es algo que los desarrolladores ya están empezando a entender, con más recursos dirigidos a resolver tareas rutinarias, en lugar de invenciones creativas.
Hacerlo permite que la IA ayude en procesos técnicos que requieren mucho tiempo. Con las aplicaciones adecuadas, la IA podría crear un ciclo de desarrollo más ágil y permisivo en el que ayude en la implementación mecánica de soluciones de accesibilidad y deje a los desarrolladores más tiempo para considerarlas.
Hay avances en las implementaciones actuales de IA en accesibilidad, incluida la generación de texto a voz y de voz a texto en tiempo real, y el reconocimiento de voz e imágenes.
Con el tiempo, habrá cada vez más juegos utilizan estas poderosas herramientas de inteligencia artificial para hacer que los juegos sean más accesibles.
También habrá entrenamiento de IA en patrones específicos para crear un marco de accesibilidad básico y adaptable que pudiera inyectarse en los juegos.
Este marco adaptaría los aspectos visuales, sonoros e interactivos de los juegos. Así, los desarrolladores más pequeños no tendrían que realizar investigaciones costosas, desarrollar soluciones únicas y pasar por numerosas iteraciones de pruebas por su cuenta.
Sin embargo, se debe tener precaución al quitarle primacía a la aportación humana, porque la IA no es un atajo.
No se puede ordenar a la inteligencia artificial que haga accesible a un juego y en pocos segundos uno tenga un entretenimiento para todos.
Los jugadores, incluidos los de comunidades discapacitadas y neuro diversas, deben probar los juegos. Al final del día, será un humano el que juegue el entretenimiento, no una máquina.
Aunque la IA podría ser valiosa para implementar y probar funciones de accesibilidad, requiere que se la aplique con una mentalidad de adición, en lugar de un enfoque de reemplazo.
La combinación de las herramientas generativas basadas en contenido que despiertan temores de redundancia humana con el tipo de implementaciones de IA que ayudan a la accesibilidad es peligroso.
Esto hace que la claridad y la transparencia sobre las capacidades de la IA sean aún más importantes, especialmente en su relación con la accesibilidad. No es una varita mágica.
La IA puede ser una herramienta excelente para los desarrolladores, pero deben permanecer dedicados a la accesibilidad durante todo el proceso, ya sea que la IA esté presente o no.
Después de todo, al final del día, todavía depende de los desarrolladores que sus juegos sean accesibles por diseño.
Otro proyecto demuestra cómo se puede implementar la accesibilidad asistida por IA a un nivel más amplio.
Minecraft Access es un mod que busca hacer que Minecraft sea accesible para jugadores ciegos y con discapacidad visual.
Un conjunto de herramientas de inteligencia artificial, incluido ChatGPT y Tensor Flow de Google, están ayudando con el proyecto.
Se espera que la IA pueda completar el contexto visual para los jugadores ciegos y con baja visión proporcionando información sobre el mundo cuando sea necesario o cuando se solicite.
Es emocionante el potencial de la IA para reforzar la accesibilidad y para aprender activamente lo que un jugador necesita.
Esto resultará especialmente útil para aplicaciones más amplias en accesibilidad, dadas las capas de espectros que componen la discapacidad y cuán personalizadas son las necesidades de cada jugador.
Sin embargo, se deben controlar las expectativas. Por muy prometedoras que hayan demostrado estas recientes implementaciones y por muy instructivas que puedan ser para el futuro, siguen existiendo importantes barreras de entrada.
Por ejemplo, en su etapa actual de desarrollo, Minecraft Access requiere múltiples programas para funcionar. El usuario medio no querrá recopilar un montón de programas de diferentes partes de la web.
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Más info sobre Project GameFace: https://developers.googleblog.com/2023/06/project-gameface.html