Aunque pueda parecer contradictorio, para la inteligencia artificial es más sencillo aprender a conducir un coche autónomo que dominar videojuegos clásicos como Tetris. La clave está en algo tan básico como las leyes de la física.
En el mundo real, todo funciona bajo reglas universales: la gravedad, el movimiento o el comportamiento de los objetos son consistentes en cualquier lugar del planeta. Esto facilita que los algoritmos aprendan patrones y los apliquen en distintos contextos sin tener que empezar desde cero cada vez.
En cambio, los videojuegos son un terreno mucho más complicado para la IA. Cada título tiene sus propias normas, mecánicas y sistemas, que pueden ser completamente diferentes entre sí. No existe una “lógica universal” que sirva para todos, por lo que lo aprendido en un juego rara vez se puede reutilizar en otro.
Esto genera una paradoja: una IA puede escribir o incluso programar un videojuego, pero luego es incapaz de jugarlo bien.
Según expertos como el investigador Julian Togelius, conducir es una actividad mucho más homogénea que el conjunto de los videojuegos. Aprender a manejar un coche en una ciudad permite hacerlo en otra, mientras que saber jugar a un juego no garantiza entender otro distinto.
Por eso, algunos especialistas consideran que los videojuegos podrían ser el verdadero reto para medir la inteligencia artificial: no basta con que una IA funcione en entornos predecibles, sino que debería adaptarse a sistemas completamente distintos, como lo hace un ser humano.
