GPT-6 Astra completó el clásico rompecabezas de Portal sin intervención humana
- GPT-6 Astra completó por sí sola el clásico juego Portal sin la ayuda de un humano.
- El experimento duró casi 24 horas y costó 571 dólares en gastos de API
- El modelo realizó más de 3300 llamadas a herramientas para resolver rompecabezas espaciales
- El logro muestra el progreso de OpenAI en el desarrollo de agentes de IA de juego universales
Esta semana, OpenAI presentó el modelo de red neuronal GPT-6 Astra, que ya ha demostrado impresionantes capacidades en el procesamiento de información visual. El usuario cozyblaze decidió probar sus habilidades conectando el modelo al clásico juego de rompecabezas Portal y dándole la tarea de completar todo el contenido sin ninguna intervención humana.
Portal es un rompecabezas legendario basado en complejas tareas espaciales. El jugador debe entender la geometría tridimensional de las habitaciones, usar correctamente los portales móviles y encontrar el camino entre diferentes superficies y niveles. Para completar con éxito se requiere no solo pensamiento lógico, sino también comprensión de la física del mundo del juego. El modelo Astra recibía información visual directamente de la pantalla del juego, tenía acceso a las coordenadas del personaje y disponía de un conjunto de herramientas para ejecutar comandos.
El sistema fue reconfigurado específicamente para utilizar una nueva tecnología de gestión de contexto, desarrollada para Astra. Esto permitió que el modelo analizara capturas de pantalla, procesara la información entrante y tomara decisiones ponderadas sobre las siguientes acciones. El proceso se asemejaba a una estrategia por pasos, donde cada decisión se basaba en el contenido visual proporcionado.
Escala de cálculos
Aunque el video que documenta el paso del juego de Astra dura dos horas, el experimento en sí se extendió casi a un día completo. La mayor parte de este tiempo, el sistema lo dedicó a procesar información: el modelo detenía periódicamente el juego para analizar capturas de pantalla, 'reflexionar' sobre la situación y determinar el siguiente movimiento óptimo. A pesar del largo tiempo, Astra logró completar el juego por sí misma, sin cometer errores críticos.
Para superar todos los obstáculos y resolver todos los acertijos, el modelo realizó 3336 llamadas a la API de OpenAI. Los costos totales de uso de recursos computacionales fueron de 571 dólares y 18 centavos. Esta es una suma significativa que refleja el enorme volumen de procesamiento de información y cálculos que requieren los modelos modernos para resolver incluso un solo juego.
Contexto y significado histórico
Es importante señalar que Portal es un juego clásico lanzado en 2007, cuyo contenido y mecánicas son ampliamente conocidos y documentados en internet. Por lo tanto, es posible que el modelo Astra ya contuviera en sus datos de entrenamiento información detallada sobre este juego. Esto significa que aplicó conocimientos ya conocidos, en lugar de descubrir algo fundamentalmente nuevo.
Sin embargo, el logro sigue siendo importante para el desarrollo de la IA. OpenAI ha establecido desde 2016 un ambicioso objetivo técnico: crear un agente único capaz de jugar una amplia variedad de videojuegos. Completar con éxito Portal puede considerarse un paso hacia la realización de esta tarea estratégica. La demostración de que el sistema puede analizar de forma independiente tareas espaciales, planificar soluciones de múltiples pasos y adaptarse a nuevas situaciones muestra el progreso en el desarrollo de agentes basados en grandes modelos de lenguaje.
Fuente: 3DNews
