A medida que mejoran las herramientas de IA, seguimos alentados a descargar tareas más y más complejas para ellas. LLMS puede escribir nuestros correos electrónicos para nosotros, crear presentaciones, diseñar aplicaciones, generar videos, buscar Internet y resumir los resultados, y mucho más. Sin embargo, una cosa con la que todavía están luchando realmente son los videojuegos.
En lo que va del año, dos de los nombres más importantes en IA (Microsoft y Anthrope) han tratado de lograr que sus modelos generen o jueguen, y los resultados son probablemente mucho más limitados de lo que muchas personas esperan.
Esto los hace exhibiciones perfectas de dónde está realmente la IA generativa en este momento, en resumen: puede hacer mucho más que antes, pero no puede hacer todo.
Microsoft genera Quake II
Generar videojuegos tiene problemas similares a la generación de videos: el movimiento es extraño y morph-y, y la IA comienza a perder el contacto con «realidad» después de un tiempo fijo. El último intento de Microsoft, que Cualquiera puede probares una versión generada por IA de Quake II.
Lo jugué varias veces y es una experiencia verdaderamente trippy, con enemigos extraños y manchados que aparecen de la nada y el entorno que cambia a su alrededor a medida que te mueves. Varias veces, cuando entré en una nueva habitación, la entrada se habría ido cuando me volviera para enfrentarla, y cuando volví a mirar hacia adelante, las paredes se habrían movido.
La experiencia solo dura unos minutos antes de que se corta y le pida que comience un nuevo juego, pero si no tiene mala suerte, puede dejar de responder correctamente a sus aportes incluso antes de eso.
Sin embargo, es un gran experimento, y creo que sería útil para ver más personas. Te permite experimentar por ti mismo en qué Gen Ai es buena y cuáles son sus limitaciones actuales. Tan impresionante como es que podemos generar una experiencia de videojuego interactiva, es difícil imaginar que cualquiera pueda jugar esta demostración tecnológica y pensar que el próximo asesino está hecho por IA.
Sin embargo, este tipo de pensamientos y suposiciones existen, y es en gran parte porque la gente no puede escapar de escuchar sobre la IA en este momento. Incluso si no le importaría menos la inteligencia artificial, aún se empuja en su cara a donde quiera que vaya. El problema es que la información que recibe la persona promedio está compuesta casi por completo de un gran marketing tecnológico y comentarios de los CEO que se recogen por publicaciones de noticias.
Eso significa que escuchan afirmaciones exageradas y conflictivas como estas:
Tiene el potencial de resolver algunos de los mayores problemas del mundo, como el cambio climático, la pobreza y la enfermedad. (Bill Gates)
Probablemente en 2025, nosotros en Meta, así como las otras compañías que básicamente están trabajando en esto, tendremos una IA que puede ser efectivamente una especie de ingeniero de nivel medio que tiene en su empresa que puede escribir código. (Mark Zuckerberg)
Usar IA de manera efectiva es ahora una expectativa fundamental de todos en Shopify. Es una herramienta de todos los oficios de hoy, y solo crecerá en importancia. Francamente, no creo que sea factible optar por no aprender la habilidad de aplicar la IA en su oficio. (Tobi LutkeCEO de Shopify)
Ahora estamos seguros de que sabemos cómo construir AGI como lo hemos entendido tradicionalmente. Creemos que, en 2025, podemos ver a los primeros agentes de IA «unirse a la fuerza laboral» y cambiar materialmente la producción de las empresas. (Sam AltmanCEO de Openai)
La IA es más peligrosa de lo que, por ejemplo, el diseño de la aeronave mal administrado o el mantenimiento de la producción o la mala producción de automóviles, en el sentido de que es, tiene el potencial, por pequeño que uno pueda considerar esa probabilidad, pero no es trivial, tiene el potencial de destrucción de la civilización. (Elon almizcle)
Todo esto es bastante extremo, ¿verdad? Nos ahorrará y destruirá, es una herramienta de todos los oficios para profesionales y una herramienta que reemplazará a los profesionales, y aparentemente, podríamos obtener AGI de nivel de ciencia ficción tan pronto como este año. Cuando esto escucha todas las personas, comienzan a esperar cosas bastante sorprendentes de estas herramientas y creyendo que todos los trabajadores de oficina pasan sus días conversando con sus computadoras como los personajes de Star Trek.
Sin embargo, eso no es cómo se ve la realidad. La realidad parece un terremoto trippy y manchado con formas incomprensibles para los enemigos. Chatgpt-Level LLMS realmente fue un gran avance en 2025, y muy diversión para todos para todos jugar, pero para la mayoría de los usos Big Tech nos está presionando en este momento, la IA simplemente no es lo suficientemente capaz. Los niveles de precisión son demasiado bajos, las habilidades de seguimiento de instrucciones son demasiado bajas, las ventanas de contexto son demasiado pequeñas, y solo están capacitados en un conocimiento de Internet en lugar del conocimiento del mundo real.
Pero generar un videojuego es un objetivo bastante complejo: después de todo, se necesitan equipos enteros de años humanos para hacer estas cosas. ¿Qué tal jugar videojuegos?
Claude «Plays» Pokémon Red
Bueno, resulta que las personas también están experimentando con eso. El modelo más nuevo de Anthrope, Claude 3.7 soneto, ha estado jugando Pokémon Red en Twitch Desde hace unos dos meses, y está haciendo el mejor trabajo que un LLM ha hecho al jugar Pokémon. Sin embargo, una ligera advertencia es que todavía está a millas de los humanos promedio de 10 años.
Uno de los problemas es la velocidad: se necesitan miles de acciones que abarcan varios días para hacer cosas como pasar por el bosque viridiano.
¿Por qué lleva tanto tiempo? No es porque no pueda entender cómo ganar estratégicamente las batallas de Pokémon, esa es la parte en la que es mejor. Navegar por el medio ambiente y evitar árboles y edificios, por otro lado, no tan bien. Claude nunca ha sido entrenado para interpretar a Pokémon, y no es fácil para él comprender el arte de Pixel y lo que representa.
Llegar a través de áreas de tipo laberinto como el monte Moon es particularmente difícil para él, ya que lucha por formar un mapa del área y evitar volver sobre sus pasos. Una vez, se quedó tan atrapado en un rincón que concluyó que el juego estaba roto y generó una solicitud formal para restablecer el juego.
Tampoco es excelente para recordar cuáles son sus objetivos, qué cosas ya ha probado o qué lugares ya ha estado.
Hay una razón bastante directa para esa: los LLM tienen una «ventana de contexto» finita que actúa como su memoria. Solo puede contener tanta información, y una vez que Claude alcanza el límite, condensa lo que tiene que dejar espacio para más. Por lo tanto, una información como «Visited Viridian City, ingresó a todos los edificios y habló con cada NPC» podría condensarse a «Visited Viridian City», lo que provocó que Claude regrese y verifique si había más que hacer en la ciudad.
Para resumir: Claude no puede entender a dónde va, camina en las paredes, confunde objetos aleatorios con NPC, olvida dónde ha estado y qué está tratando de hacer, y cada decisión que toma requiere párrafos y párrafos de razonamiento. Esto no es una crítica: estos son experimentos emocionantes que están empujando a los LLM lo más posible.
Pero con toda la exageración en torno a la IA, se siente importante que las personas vean demostraciones como estas y toman sus propias mentes sobre la IA. Ciertas cifras están tratando de impulsar la narración de que estamos a punto de alcanzar el pico, que en años, la IA estará más allá de los humanos más inteligentes, pero no creo que sean sinceros, solo están siendo vendedores. No estamos cerca del pico, todo esto solo está comenzando.
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