{"id":326,"date":"2024-02-17T03:14:46","date_gmt":"2024-02-17T03:14:46","guid":{"rendered":"http:\/\/vr-news.net\/?p=326"},"modified":"2024-02-17T03:14:46","modified_gmt":"2024-02-17T03:14:46","slug":"el-uso-de-la-fisica-por-parte-de-sora-y-su-misterioso-entrenamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vr-news.net\/?p=326","title":{"rendered":"El uso de la f\u00edsica por parte de Sora, y su misterioso entrenamiento"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<p><strong>Sora<\/strong>, el generador de videos de <strong>OpenAI<\/strong> que ha llenado los titulares de todos los medios durante las \u00faltimas horas, tiene muchas utilidades que podr\u00edan aplicarse en sectores de todo tipo.<\/p>\n<p>Ya os dije mi opini\u00f3n sobre el tema ayer, pero dejando de lado el pesimismo, hoy quiero hablar sobre su aplicaci\u00f3n en el mundo de los vieojuegos, porque Sora no solo es capaz de generar videos hiperrealistas, sino que tambi\u00e9n muestra una habilidad sin precedentes para crear y simular mundos de videojuegos, algo que hasta ahora parec\u00eda reservado a los humanos y sus complejos algoritmos de programaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Seg\u00fan OpenAI, Sora puede \u00absimular procesos artificiales\u00bb, lo que incluye controlar un jugador en Minecraft y renderizar el mundo y su din\u00e1mica con gran detalle, todo ello de manera aut\u00f3noma. Esto abre un universo de posibilidades para el dise\u00f1o y desarrollo de videojuegos. Veamos los ejemplos de nuevo:<\/p>\n<p><noscript><iframe loading=\"lazy\" title=\"Sora, ejemplos de c\u00f3mo se pasa de texto a v\u00eddeo con lo nuevo de OpenAI\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/u_MsxgWHpHM?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/noscript><\/p>\n<p>Lo que diferencia a Sora de otros generadores de video es su enfoque en simular f\u00edsicas del mundo real, actuando m\u00e1s como un \u00abmotor de f\u00edsicas basado en datos\u00bb que como un mero generador de im\u00e1genes. Esto permite que Sora realice miles de c\u00e1lculos para predecir c\u00f3mo interact\u00faan los objetos con su entorno, creando lo que se conoce como un \u00abmodelo de mundo\u00bb. Esta capacidad hace de Sora una herramienta perfecta para la generaci\u00f3n de videojuegos, algo que destac\u00f3 el investigador s\u00e9nior de Nvidia, Dr. Jim Fan. Mirad este v\u00eddeo:<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"en\" dir=\"ltr\">I see some vocal objections: &#8220;Sora is not learning physics, it&#8217;s just manipulating pixels in 2D&#8221;.<\/p>\n<p>I respectfully disagree with this reductionist view. It&#8217;s similar to saying &#8220;GPT-4 doesn&#8217;t learn coding, it&#8217;s just sampling strings&#8221;. Well, what transformers do is just manipulating\u2026 <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/t.co\/6omzD423vr\">pic.twitter.com\/6omzD423vr<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Jim Fan (@DrJimFan) <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/twitter.com\/DrJimFan\/status\/1758549500585808071?ref_src=twsrc%5Etfw\">February 16, 2024<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u00a0<\/p>\n<h2>\u00bfSora aprende f\u00edsica?<\/h2>\n<p>La objeci\u00f3n de que \u00abSora no est\u00e1 aprendiendo f\u00edsica, solo manipula p\u00edxeles en 2D\u00bb es una que se ha escuchado y a la que discrepo respetuosamente, porque subestima la complejidad y el potencial de la tecnolog\u00eda que estamos discutiendo. Esta cr\u00edtica me parece reduccionista y no captura la esencia de c\u00f3mo funcionan las tecnolog\u00edas emergentes como Sora, ni tampoco reconoce el verdadero avance que representa.<\/p>\n<p>Para ponerlo en contexto, al igual que hizo Jim Fan, consideremos la evoluci\u00f3n y las capacidades de GPT-4, un modelo de lenguaje que ha demostrado poder generar c\u00f3digo Python ejecutable. GPT-4 no almacena \u00e1rboles de sintaxis de Python de manera expl\u00edcita; en cambio, aprende formas impl\u00edcitas de sintaxis, sem\u00e1ntica y estructuras de datos para generar c\u00f3digo. Este proceso de aprendizaje no es trivial: es el resultado de manipular secuencias de n\u00fameros enteros (identificadores de tokens) a una escala masiva, lo que permite al modelo capturar y replicar patrones complejos de lenguaje y l\u00f3gica.<\/p>\n<p>De manera similar, <strong>Sora<\/strong> debe aprender formas impl\u00edcitas de texto a 3D, transformaciones 3D, renderizado trazado de rayos y reglas f\u00edsicas para modelar los p\u00edxeles de video lo m\u00e1s precisamente posible. Esto significa que Sora est\u00e1 aprendiendo conceptos de un motor de juego para satisfacer su objetivo, no a trav\u00e9s de una programaci\u00f3n expl\u00edcita de estas reglas, sino a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de enormes cantidades de datos. Esta capacidad de aprendizaje es una propiedad emergente de escalar masivamente el entrenamiento de texto a video.<\/p>\n<p>Es importante reconocer que Sora no est\u00e1 destinado a reemplazar a los desarrolladores de motores de juego. Su comprensi\u00f3n emergente de la f\u00edsica es fr\u00e1gil y est\u00e1 lejos de ser perfecta, ya que todav\u00eda produce alucinaciones y errores que no concuerdan con nuestro sentido com\u00fan de la f\u00edsica. Esto indica que, aunque Sora es una herramienta poderosa, a\u00fan tiene limitaciones significativas en su capacidad para simular interacciones f\u00edsicas complejas de manera coherente.<\/p>\n<p>Sin embargo, el potencial de Sora, al igual que el momento GPT-3 en 2020, es un indicador de lo que podr\u00eda ser posible en el futuro. GPT-3, a pesar de sus imperfecciones, demostr\u00f3 ser una demostraci\u00f3n convincente del aprendizaje en contexto como una propiedad emergente. En lugar de centrarnos en las imperfecciones actuales de estos modelos, deber\u00edamos considerar lo que estas tecnolog\u00edas emergentes podr\u00edan lograr a medida que contin\u00faan evolucionando. La extrapolaci\u00f3n hacia lo que podr\u00edan ser capaces de hacer versiones futuras como GPT-4 y m\u00e1s all\u00e1, ofrece una visi\u00f3n emocionante de las posibilidades que la inteligencia artificial tiene para transformar campos como el desarrollo de videojuegos y m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n<h2>Los l\u00edmites de Sora<\/h2>\n<p>Sin embargo, como con cualquier tecnolog\u00eda emergente, Sora no est\u00e1 exento de limitaciones. Aunque sus primeras pruebas han mostrado un gran potencial, OpenAI admite que el modelo a\u00fan no modela con precisi\u00f3n la f\u00edsica de muchas interacciones b\u00e1sicas, lo que ha resultado en algunos videos extra\u00f1os y, a veces, hilarantes. No obstante, Sora ha superado desaf\u00edos que otros generadores de video no han podido, como la \u00abpermanencia del objeto\u00bb y una mejor din\u00e1mica de movimiento de c\u00e1mara.<\/p>\n<p>La especulaci\u00f3n sobre qu\u00e9 fue entrenado Sora es alta, con rumores que sugieren el uso de motores de videojuegos como Unreal Engine 5 para ayudar en su entrenamiento. Aunque OpenAI no ha confirmado estas especulaciones, la idea de que Sora pueda haber aprendido de mundos digitales existentes es fascinante y abre preguntas sobre la propiedad intelectual y la atribuci\u00f3n adecuada, especialmente considerando las demandas previas a OpenAI por el entrenamiento de modelos anteriores sin compensaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Lo que est\u00e1 claro es que Sora tiene el potencial de cambiar las reglas del juego en el desarrollo de videojuegos, reduciendo significativamente la barrera de entrada para los desarrolladores y permitiendo una creaci\u00f3n de contenido m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente. Sin embargo, tambi\u00e9n plantea desaf\u00edos significativos, desde el respeto a la propiedad intelectual hasta el impacto en el empleo dentro de la industria del videojuego, que ya ha sufrido numerosos despidos en el \u00faltimo a\u00f1o.<\/p>\n<\/div>\n<p><script async src=\"\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\n<br \/> El uso de la f\u00edsica por parte de Sora, y su misterioso entrenamiento<br \/>\n<br \/>#uso #f\u00edsica #por #parte #Sora #misterioso #entrenamiento<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sora, el generador de videos de OpenAI que ha llenado los titulares de todos los medios durante las \u00faltimas horas, tiene muchas utilidades que podr\u00edan aplicarse en sectores de todo tipo. 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