Aunque ya se lleva tiempo hablando de las aplicaciones prácticas del big data y la
inteligencia artificial en el sector del juego, parece claro que ya existen evidencias sobre que utilizando el algoritmo adecuado y poniendo en práctica elementos de "
machine learning" ya se pueden conocer las preferencias de cada jugador hasta el punto de que pueden ya saber desde el segundo día que alguien juega a un videojuego si lo abandonará de forma inminente, en qué nivel, por qué motivo y si lo deja porque se aburriro del premio o recompensa.
Una realidad que ha quedado de manifiesto en
Gamelab 2019 que aunque centrado en el mundo de los videojuegos ha contado con una coferencia de la que podemos tomar buena nota en lo que a implicaciones se refiere para el propio sector del juego.
La inteligencia artificial, el big data y el machine learning
Aunque ya hemos anticipado que la tecnología nos ayudará a predecir todo lo que haremos en un juego, el desarrollo tecnológico que estamos viviendo en la industria del videojuego se explica por la evolución en tres campos:
- La Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés)
- El Big Data: que es el uso de las enormes cantidades de datos que multitud de dispositivos pueden enviar y recibir
- El machine learning o aprendizaje automático: que es un segmento de la inteligencia artificial que explica cómo la propia máquina puede aprender a interpretar los datos que recibe para, sin necesidad de una supervisión humana, encontrar ella misma la acción más adecuada.
Aplicaciones del machine learning en la industria del videojuego
Aunque ya existen ejemplos prácticos de cómo sacar provecho del machine learning, por ejemplo en el proceso de mejorar la imagen que ofrecen las cámaras digitales, en establecer un lenguaje mucho más natural en la forma de comunicarse de los asistentes virtuales o en el propio proceso búsqueda de fotos en Google, o la forma en la que nos presentan nuestros productos preferidos en Spotify, Amazon, Netflix o Google (mostrando a cada usuario contenidos relacionados con sus elecciones anteriores), los videojuegos abren la puerta a que el
machine learning se convierta en la gran revolución en el sector del juego en los próximos años.
Y es que el mundo de los videojuegos es el que encaja perfectamente con estas adaptaciones ya que los videojuegos son perfectos para comprender el comportamiento humano. En la ponencia realizada en Gamelab 2019 a cargo de una representante de la empresa japonesa
Yokozuna Data, la ingeniera principal
Pei Pei Chen, se ha explicado precisamente cómo el machine learning puede cambiar de forma radical los videojuegos. Chen, especialista en Aprendizaje Automático en
Yokozuna Data, fue muy clara al respecto: "el machine learning podrá predecir todo lo que haremos en un juego".
Esta realidad ya cuenta con numerosas evidencias en -por ejemplo- los siguientes aspectos:
- La personalización de los juegos: se puede conseguir que el juego sea más atractivo para cada jugador específico: "podemos saber lo que un jugador necesita y qué prefiere".
- Crear un "laboratorio" para analizar el comportamiento humano: Chen recordó la frase del CEO de DeepMind, Demis Hassabis "Los juegos son la plataforma perfecta para probar y desarrollar algoritmos de IA" a lo que ella añadió que en Yokozuna Data consideran que los videojuegos son "el campo perfecto para comprender el comportamiento humano".
- Anticipar cuando el jugador dejará de estar interesado y por qué se aburre
- Saber cuándo un jugador se aburrirá de un juego y qué día lo abandonará.
Pei Pei Chen, ingeniera principal de Aprendizaje Automático en Yokozuna Data
Esta información se consigue gracias a que en los servidores de los juegos online quedan almacenados todos los movimientos que realiza cada uno de los jugadores, las decisiones que toma y los caminos que sigue. Esto, utilizando el algoritmo adecuado, sirve para conocer las preferencias de cada jugador.
Algo que en temas como la monetización y el descubrir el interés de los jugadores por los premios o recompensas, serviría también para descubrir cuál es la motivación que tiene el jugador, poder ofrecerle premios personalizados o en definitiva mejorar la jugabilidad del juego. En palabras de
Chen: "s
abemos qué acciones van a hacer esos jugadores en el futuro, qué objetos van a comprar y cuándo van a realizar la primera compra", todo ello basándose en las acciones del jugador en el juego, sus clics en redes sociales… Para facilitar el algoritmo, en los juegos con centenares de objetos estos se agrupan y primero la máquina trabaja con esos grupos para después ir a grupos más específicos.
En resumidas cuentas, esta ingeniera explicó cómo el
Big Data, la
Inteligencia Artificial y la aplicación práctica de ambas disciplinas, el
machine learning, servirá para que basándonos en tu comportamiento previo del jugador, podamos saber e indicamos con qué actividad el jugador va a disfrutar más y en definitiva crear juegos a la carta. Algo que especialmente en el sector del gaming tradicional puede suponer un gran hito.
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