Con el declive de los estigmas asociados con Dungeons and Dragons, el juego, una vez relegado a sótanos húmedos en los años 80, explotó en popularidad. No solo es un elemento importante de la trama del serial de Netflix "Stranger Things", sino que el juego de rol es un enfoque del popular serial 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 asombroso.

Desde interpretar situaciones de juego hasta rastrear estadísticas históricas y establecer puntos clave para la narración, las responsabilidades de un director de juego ciertamente se superponen con la capacidad de la IA generativa para crear innumerables escenarios atractivos para los jugadores.

Muchos están trabajando para capacitar a la IA para ejecutar juegos de Dungeons & Dragons, pero, como ocurre con la mayoría de las aplicaciones de esta tecnología, aún no estamos listos 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 que nunca vimos.

Mostrar a la IA lo que nos gusta y lo que no nos gusta en el 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 crítica 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.

Ingrese a AI Art Critics ...

"Critbot está capacitado en el lenguaje de numerosos críticos de arte humanos y analiza las obras de arte enviadas basar en el conocimiento de su extensa base de datos", dice su sitio web. En otras palabras, la IA interpreta los elementos de una imagen enviada, organiza esos metadatos y luego cruza los puntos de datos con el conocimiento colectivo de los críticos de arte que se alimentó con la IA.

Pero, ¿por qué hacer esto? Para empezar, herramientas como esta pueden brindar a los artistas o a los aficionados una comprensión básica de cómo el análisis crítico histórico podría interpretar una obra de arte. De este modo, los usuarios pueden comprender cómo otros podrían interpretar un trabajo futuro.

De acuerdo, no hay forma de alimentar literalmente con alimentos generativos de IA para analizar.  Sin embargo, no hay escasez de recetas en el sitio web. Las recetas simples de cocina común pueden ser difíciles de encontrar sin el estilo innecesario de un bloguero, chef famoso o 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.

Ingrese recetas de IA. No es "Soylent Green", lo prometemos.  Aplicaciones como DishGen capacitaron su IA generativa en la cornucopia de recetas de la web para simplificar la experiencia de obtener una receta.

Estos pueden variar desde indicaciones tremendamente simples ("receta de frijoles horneados") hasta alternativas dietéticas limitadas ("receta de tartas pop sin gluten") e incluso indicaciones imaginativas o complejas ("ravioles de inspiración tailandesa").

Si bien una IA presumiblemente nunca "probará" ninguno de estos platos, es seguro asumir que con un entrenamiento prolongado, la generación de recetas continuará mejorando tanto en complejidad culinaria como en simplicidad para el chef lego. Una nota en la parte inferior de cada respuesta de IA implora a los cocineros que aprovechen el sentido común por encima de las recomendaciones de la IA ... lo cual parece saludable.

Aquí hay una declaración audaz: en su estado actual, la IA generativa es terrible en la comedia. Claro, puede sobresalir en la generación de chistes estructurados de "toc-toc" porque estas ocurrencias simples tienen un patrón y una estructura consistentes.

El problema que la IA tiene con la comedia es que la experiencia implica un ciclo de retroalimentación por parte del público. El público reacciona y el humorista aprende de estas reacciones. Así pues, aunque la IA general puede aprender chistes sencillos e incluso ser capacitada, puede carecer de ese je ne sais quoi que hace que los matices de la comedia sean efectivos.

Entra en escena el cómico de IA. En enero, un caso de uso interesante de esta tecnología se hizo viral cuando una herramienta de IA genérica analizó el trabajo de George Carlin y luego escribió un concierto de 60 minutos protagonizado por el fallecido comediante empleando el guion generado por IA y un sintetizador de voz de IA.  

Las reacciones al uso de la IA de esta manera fueron tan polarizadas como la propia comedia, provocando tanto una respuesta proteccionista como la defensa de 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 convirtieron en maestros 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 extraños, útiles, aterradores o esclarecedores.