Con el declive de los estigmas asociados con Dungeons and Dragons, el juego, una vez relegado a sótanos húmedos en los años 80, ha explotado en popularidad. No solo es un elemento importante de la trama de la serie de Netflix “Stranger Things”, sino que el juego de rol es el foco de la popular serie en línea “Critical Role” y el reciente Juego del año 2023 “Baldur's Gate 3” está ambientado en el universo de D&D.

Pero ¿puede la IA mejorar la experiencia de los capitanes del juego, conocidos como maestros de mazmorras? Un usuario de Reddit que juega D&D con ChatGPT dice que fue increíble.

Desde la interpretación de situaciones de juego hasta el seguimiento de estadísticas históricas y el establecimiento de puntos de trama para contar historias, las responsabilidades de un maestro de mazmorras ciertamente se superponen con la capacidad de la IA generativa de crear innumerables escenarios atractivos para los jugadores.

Muchos están trabajando para entrenar a una IA para que ejecute juegos de Dungeons & Dragons, pero, como ocurre con la mayoría de las aplicaciones de esta tecnología, todavía no estamos preparados para reemplazar al maestro de mazmorras humano. Pero todavía hay muchas herramientas para ayudar a guiar el juego. Por ejemplo, los generadores de arte de IA de Canva y Midjourney pueden ayudar a visualizar escenarios y personajes sobre la marcha y de una manera nunca antes vista.

Enseñar a la IA lo que nos gusta y lo que no nos gusta del arte es un concepto interesante. Dado que las pinturas, la música, las esculturas y las películas están abiertas a interpretaciones y apreciaciones, ¿es posible que la IA sea un crítico de arte? ¿Cómo puede funcionar esto si el arte es subjetivo y cómo puede la IA determinar opiniones reales sobre la obra en sí?  Proyectos como Critbot tienen una premisa convincente.

Entran los críticos de arte de IA…

“Critbot está entrenado en el lenguaje de numerosos críticos de arte humanos y analiza las obras de arte enviadas aprovechando el conocimiento de su extensa base de datos”, dice su sitio web. En otras palabras, la IA interpreta elementos de una imagen enviada, organiza esos metadatos y luego cruza puntos de datos con el conocimiento crítico de arte colectivo que se le ha proporcionado.

Pero ¿por qué hacer esto? Para empezar, herramientas como ésta pueden ofrecer a los artistas o entusiastas aficionados una comprensión básica de cómo el análisis crítico histórico podría ver una obra de arte. De esta manera, los usuarios pueden comprender cómo un trabajo futuro podría ser interpretado por otros.

Bien, entonces no hay forma de alimentar literalmente a la IA generativa con comida para analizar.  Sin embargo, no faltan recetas en la web. Puede resultar difícil encontrar recetas sencillas de la cocina común sin el toque innecesario de un bloguero, un chef famoso o un influencer.  Además, analizar la receta a partir de la abundancia de historia de fondo, información innecesaria y muchos anuncios puede hacer que los chefs aficionados se rasquen la cabeza.

Introduzca recetas de IA. No es “Soylent Green”, lo prometemos.  Aplicaciones como DishGen han entrenado su IA generativa en la cornucopia de recetas que hay en la web para simplificar la experiencia de obtener una receta.

Estos pueden variar desde indicaciones extremadamente simples (“receta de frijoles horneados”) hasta alternativas dietéticas limitadas (“receta de pop tarts sin gluten”) o incluso indicaciones imaginativas o complejas (“ravioles de inspiración tailandesa”). 

Si bien es de suponer que una IA nunca “probará” ninguno de estos platos, es seguro asumir que con un entrenamiento prolongado, la generación de recetas seguirá mejorando tanto en complejidad culinaria como en simplicidad para el chef lego. Una nota al final de cada respuesta de la IA implora a los cocineros que prioricen el sentido común por encima de las recomendaciones de la IA… lo que parece saludable.

He aquí una afirmación audaz: en su estado actual, la IA generativa es terrible en la comedia. Por supuesto, puede destacarse en la generación de chistes estructurados del tipo “toc-toc” porque estos chistes simples tienen un patrón y una estructura consistentes.

El problema que tiene la IA con la comedia es que la experiencia implica un ciclo de retroalimentación por parte de la audiencia. El público reacciona y el comediante aprende de esa retroalimentación. Así, si bien la IA general puede aprender chistes simples e incluso ser entrenada, puede carecer del je ne sais quoi que hace que el matiz de la comedia sea efectivo.

Entra el comediante de IA. En enero, un caso de uso interesante de esta tecnología se volvió viral cuando una herramienta de inteligencia artificial analizó el trabajo de George Carlin y luego escribió un concierto de 60 minutos con el comediante fallecido utilizando el guión generado por inteligencia artificial y un sintetizador de voz con inteligencia artificial.  

Las reacciones al uso de la IA de esta manera fueron tan polarizantes como la comedia misma, invocando una respuesta proteccionista y defendiendo la memoria y la dignidad del legendario cómico. También evocaba posibilidades ilimitadas. 

En todo caso, estamos en la intersección de la tecnología y la imaginación. Estos ejemplos extravagantes en los que las máquinas se han convertido en amos de mazmorras, maestros culinarios, críticos de arte e incluso comediantes no solo muestran la destreza de la IA generativa, sino que también nos invitan a contemplar las profundas posibilidades que nos esperan. Incluso si son raros, útiles, aterradores o esclarecedores.