GPT-6 Astra, el nuevo modelo de OpenAI, ha logrado completar el juego Portal de forma totalmente autónoma, demostrando una eficiencia similar a la humana.

• La inteligencia artificial GPT-6 Astra ha logrado completar el videojuego Portal de manera totalmente autónoma. Este nuevo modelo de OpenAI fue diseñado con el objetivo de replicar las capacidades humanas al interactuar con un ordenador, demostrando una eficiencia sorprendente en la resolución de desafíos complejos.

OpenAI anunció la semana pasada su modelo más inteligente, el GPT-6 Astra, y entre los usos que se les ha dado, está el pasarse el juego de Portal. Hay que recordar que OpenAI anunció este modelo con la promesa de hacer todo lo que podrías hacer tú delante del ordenador con una eficiencia humana del 96%. Y en este caso lo ha hecho. Ha observado lo que ocurría en pantalla, ha decidido qué es lo que tenía hacer, y ejecutó las acciones necesarias para controlar al personaje, el disparo del arma de portales, y terminó completando el juego. Este es el nivel que ha alcanzado este agente generalista.

Quizás lo más llamativo de todo son los datos que no se ven. Para completar el juego, el desarrollador detrás de su modelo tuvo que gastarse 571,18 dólares en hacer que GPT-6 Astra se pasada el juego. Este dinero se invirtió en pagar la propia API con la que el m odelo realizó 3.336 llamadas a herramientas junto a nada menos 432,3 millones de tokens procesadores. Se indica que fueron 430,7 millones de entradas y 1,6 millones de salida. Así que la IA puede pasarse un juego como Portal, pero por ahora, ni es eficiente ni económicamente rentable. Y sí, por ahora también peor que un jugador humano.

GPT-6 Astra consigue terminar Portal por sí solo, aunque necesitó casi un día

El sistema utilizado por cozyblaze conectaba GPT-6 Astra directamente con Portal mediante un conjunto de herramientas. El modelo recibía información visual del videojuego y podía ejecutar las acciones necesarias para pasarse el juego. Es decir, desplazarse, apuntar e interactuar con el entorno. En la última versión del sistema también se le proporcionaban las coordenadas del jugador, facilitando que el agente pudiera comprender mejor dónde estaba situado dentro de cada escenario y planificar sus movimientos.

Esto resulta especialmente relevante en Portal porque el juego no consiste únicamente en avanzar por escenarios. Sus cámaras de pruebas obligan a comprender relaciones espaciales, superficies, colocación de portales, trayectorias y físicas, además de recordar qué se ha intentado anteriormente y corregir los errores. GPT-6 Astra fue resolviendo las diferentes cámaras de Portal hasta alcanzar el enfrentamiento final contra GLaDOS. Tras ello, el sistema simplemente esperó a que terminase la secuencia de los créditos.

Ahora bien, el vídeo publicado nos muestra que la IA GPT-6 Astra  se pasó Portal en un tiempo efectivo de 1 hora y 53 minutos, lo que es todo un logro. Ahora bien, realmente tardó casi 24 horas. El motivo de ello es que Portal permanecía pausado mientras Astra analizaba las capturas, razonaba sobre la situación y decidía cuál debía ser su siguiente acción. En la práctica, por tanto, se parecía más a un sistema por turnos que a una IA jugando de forma continua y reaccionando en tiempo real.

Más de 432 millones de tokens para completar un juego de 2007

La factura de 571 dólares deja bastante claro la enorme cantidad de inferencia necesaria para mantener a un agente funcionando durante 24 horas. La sesión terminó procesando unos 432,3 millones de tokens, de los cuales prácticamente todos fueron tokens de entrada. Es decir, la información que alimentaba al GPT-6 Astra para analizar constantemente información del entorno de cada sala. Por no hablar de conservar el contexto de la partida, consultar su estado anterior y decidir qué herramientas utilizar en cada momento. A ello se sumaron más de 3.300 acciones ejecutadas mediante herramientas.

Esta prueba también utilizaba el nuevo sistema de gestión de contexto de Astra, incorporado al entorno de ejecución antes de iniciar esta partida. Esta parte es especialmente importante para tareas largas. Y es que un agente que opere durante horas necesita conservar la información relevante sin llenar continuamente su ventana de contexto con todo lo ocurrido con anterioridad. OpenAI presentó precisamente a GPT-6 Astra como un modelo especialmente orientado al uso autónomo de ordenadores, navegación, programación y tareas complejas de larga duración. A ello se le suma que hablamos de un juego que se lanzó en el año 2007. Es decir, que está ampliamente documentado en Internet, por lo que es perfectamente posible que parte del conocimiento sobre sus mecánicas, puzles o cámaras estuviese presente en los datos utilizados durante el entrenamiento del modelo. Básicamente, como ir accediendo a una guía e ir siguiendo los pasos.

El propio cozyblaze reconoce que todavía existen numerosos problemas por resolver. Pero lo realmente interesante no es que una IA haya terminado Portal más rápido que un humano, sino demostrar que un único agente generalista puede mantener una tarea durante muchas horas, interpretar un entorno visual, utilizar herramientas, corregir sus decisiones y finalmente alcanzar un objetivo complejo sin intervención humana directa.