\n<\/aside>\n<\/p>\n
Cuando Google revel\u00f3 Project Gameface, la compa\u00f1\u00eda se enorgulleci\u00f3 de mostrar un mouse para juegos manos libres con tecnolog\u00eda de inteligencia artificial que, seg\u00fan su anuncio, \u00abpermite a las personas controlar el cursor de una computadora usando el movimiento de la cabeza y los gestos faciales\u00bb. Si bien esta puede no ser la primera herramienta de juego basada en IA, sin duda fue una de las primeras en poner la IA en manos de los jugadores, en lugar de los desarrolladores.<\/p>\n
El proyecto fue inspirado por Lancy Carr, un transmisor de videojuegos tetrapl\u00e9jico que utiliza un mouse de seguimiento de cabeza como parte de su configuraci\u00f3n de juego. Despu\u00e9s de que su hardware existente se perdiera en un incendio, Google intervino para crear una alternativa de c\u00f3digo abierto, altamente configurable y de bajo costo al hardware de reemplazo costoso, con tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico. Si bien la existencia m\u00e1s amplia de la IA est\u00e1 resultando divisiva, nos propusimos descubrir si la IA, cuando se usa para el bien, podr\u00eda ser el futuro de la accesibilidad de los juegos.<\/p>\n
Es importante definir la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico para comprender claramente c\u00f3mo funcionan en Gameface. Cuando usamos los t\u00e9rminos \u00abIA\u00bb y \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, nos referimos a cosas iguales y diferentes. <\/p>\n\u00abLa IA es un concepto\u00bb, dice a WIRED Laurence Moroney, l\u00edder de defensa de la IA en Google y una de las mentes detr\u00e1s de Gameface. \u201cEl aprendizaje autom\u00e1tico es una t\u00e9cnica que se utiliza para implementar ese concepto\u201d.<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico, entonces, encaja bajo el paraguas de la IA, junto con implementaciones como grandes modelos de lenguaje. Pero donde las aplicaciones familiares como ChatGPT de OpenAI y Stable Diffusion de StabilityAI son iterativas, el aprendizaje autom\u00e1tico se caracteriza por aprender y adaptarse sin instrucci\u00f3n, extrayendo inferencias de patrones legibles.<\/p>\n
Moroney explica c\u00f3mo se aplica esto a Gameface en una serie de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. \u201cEl primero fue poder detectar d\u00f3nde est\u00e1 una cara en una imagen\u201d, dice. \u201cLa segunda era, una vez que ten\u00edas una imagen de una cara, poder entender d\u00f3nde est\u00e1n los puntos obvios (ojos, nariz, orejas, etc.)\u201d.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nDespu\u00e9s de esto, otro modelo puede mapear y descifrar gestos desde esos puntos, asign\u00e1ndolos a las entradas del mouse.<\/p>\n
Es una implementaci\u00f3n expl\u00edcitamente asistida de IA, a diferencia de las que a menudo se promocionan como que hacen que la entrada humana sea redundante. De hecho, as\u00ed es como Moroney sugiere que la IA se aplica mejor, para ampliar \u00abnuestra capacidad de hacer cosas que antes no eran factibles\u00bb.<\/p>\n
Este sentimiento se extiende m\u00e1s all\u00e1 del potencial de Gameface para hacer que los juegos sean m\u00e1s accesibles. La IA, sugiere Moroney, puede tener un gran impacto en la accesibilidad de los jugadores, pero tambi\u00e9n en la forma en que los desarrolladores crean soluciones de accesibilidad.<\/p>\n
\u201cCualquier cosa que permita a los desarrolladores ser mucho m\u00e1s efectivos para resolver tipos de problemas que antes eran inviables\u201d, dice, \u201csolo puede ser beneficioso en la accesibilidad, o en cualquier otro espacio\u201d.<\/p>\n
Esto es algo que los desarrolladores ya est\u00e1n empezando a entender. Artem Koblov, director creativo de Perelesoq, le dice a WIRED que quiere ver \u00abm\u00e1s recursos dirigidos a resolver tareas rutinarias, en lugar de a la invenci\u00f3n creativa\u00bb.<\/p>\n
Hacerlo permite que la IA ayude en los procesos t\u00e9cnicos que consumen mucho tiempo. Con las aplicaciones adecuadas, la IA podr\u00eda crear un ciclo de desarrollo m\u00e1s \u00e1gil y permisivo en el que ayuda en la implementaci\u00f3n mec\u00e1nica de soluciones de accesibilidad y deja a los desarrolladores m\u00e1s tiempo para considerarlas.<\/p>\n
\u201cComo desarrollador, desea tener tantas herramientas que puedan ayudarlo a hacer su trabajo m\u00e1s f\u00e1cil\u201d, dice Conor Bradley, director creativo de Soft Leaf Studios. Se\u00f1ala las ganancias en las implementaciones actuales de IA en accesibilidad, que incluyen \u00abgeneraci\u00f3n de texto a voz y de voz a texto en tiempo real, y reconocimiento de voz e imagen\u00bb. Y ve potencial para desarrollos futuros. \u201cCon el tiempo, puedo ver m\u00e1s y m\u00e1s juegos haciendo uso de estas poderosas herramientas de inteligencia artificial para hacer que nuestros juegos sean m\u00e1s accesibles\u201d.<\/p>\n
Koblov cree que puede ir a\u00fan m\u00e1s lejos. Le gustar\u00eda ver entrenamiento de IA en patrones espec\u00edficos para crear un marco de accesibilidad b\u00e1sico y adaptable que podr\u00eda inyectarse en los juegos. \u201cDicho marco adaptar\u00eda los aspectos visuales, de audio e interactivos de los juegos\u201d, dice. \u201cEn otras palabras, los desarrolladores m\u00e1s peque\u00f1os como nosotros no tendr\u00edan que realizar investigaciones costosas, desarrollar soluciones \u00fanicas y pasar por numerosas iteraciones de pruebas por su cuenta\u201d.<\/p>\n
Bradley insta a la precauci\u00f3n al alejar la primac\u00eda de la participaci\u00f3n humana. Cuando se le pregunt\u00f3 si la IA podr\u00eda ser una ayuda o una distracci\u00f3n para los esfuerzos de accesibilidad existentes, dijo que era optimista sobre su potencial, pero enfatiz\u00f3 que la IA no es un atajo.<\/p>\n
\u201cNo puedes decir, ‘IA, \u00a1haz que mi juego sea accesible!’ y listo, ahora tienes el juego m\u00e1s accesible del a\u00f1o\u201d, dice. \u201cNecesitamos jugadores, incluidos los de comunidades discapacitadas y neurodiversas, para probar nuestros juegos. Al final del d\u00eda, un humano jugar\u00e1 tu juego, no una m\u00e1quina\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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