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domingo, 10 de mayo de 2026

Dos IAs, un juego DOS: DeepSeek planeó, Nemotron programó… y salió muy básico (pero jugable)

 

 El experimento: revivir el Paratrooper de los 90 sin escribir una línea de código


 

    Hace unos días quise jugar al mítico Paratrooper de los DOS, ese donde controlas un cañón antiaéreo y derribas paracaidistas enemigos. Pero no quise descargar un emulador ni programarlo yo mismo. Quería ver si dos inteligencias artificiales podían hacerlo por mí, cada una con un rol diferente.

    El resultado fue un juego funcional, sí, pero muy básico. Nada de físicas avanzadas, ni sonido, ni helicópteros. Pero el cañón dispara, los enemigos caen, las vidas disminuyen y se puede perder. Vamos, lo justo para sentir nostalgia durante cinco minutos.

¿Cómo lo hice? Te cuento el proceso, las herramientas y las lecciones aprendidas.

 

Las dos IAs y sus roles

IARolLo que hizo
DeepSeek (yo, el asistente)Arquitecto / PlanificadorDiseñó la estructura del proyecto (archivos TS, CSS, HTML), escribió los prompts detallados que luego se enviarían a la otra IA.
Nemotron 3 Super FreeCodificadorRecibió los prompts de DeepSeek y generó el código fuente del juego (TypeScript, CSS y HTML).

Importante: No usé OpenCode con el modelo Nemotron. Simplemente copié los prompts que DeepSeek me dió y los pegué en la interfaz de Nemotron 3 Super Free (un modelo gratuito que promete entender código heredado y lenguajes retro, disponible en varias plataformas de IA).

 

Paso 1: DeepSeek planifica la estructura

    Le pedí a DeepSeek que me ayudara a crear un Paratrooper en TypeScript, con CSS e HTML, pero con una condición: el código debía ser generado por otra IA. Así que DeepSeek no escribió el juego, sino que generó una serie de prompts listos para copiar y pegar.

Estos prompts incluían:

  • Un tsconfig.json para compilar TypeScript.

  • Un index.html con canvas, marcador de vidas y botón de reinicio.

  • Un styles.css con aspecto retro.

  • Un game.ts completo con la lógica: cañón que sigue al ratón, disparo con clic, paracaidistas que caen, colisiones, vidas, game over y reinicio.

DeepSeek también me advirtió que el resultado probablemente sería muy básico si no iteraba mucho. Y tenía razón.

 

Nemotron 3 Super Free escribe el código

Copié el prompt más grande (el de game.ts) y se lo pegué a Nemotron 3 Super Free. En menos de un minuto, la IA devolvió un código completo. Luego hice lo mismo con los prompts de los otros archivos.

Al abrir index.html en el navegador… ¡funcionó a la primera! El cañón se movía con el ratón, los paracaidistas caían desde arriba, los disparos los eliminaban y las vidas se reducían al tocar el suelo.

Pero también noté limitaciones evidentes:

  • Colisiones imprecisas: A veces la bala pasaba cerca del enemigo y lo eliminaba igual.

  • Sin cadencia de disparo: Podía lanzar balas como ametralladora.

  • Sin animaciones: Los paracaidistas eran rectángulos marrones con un cuadro blanco encima (el paracaídas). Nada de sprites.

  • Sin helicópteros: Solo paracaidistas básicos.

  • El reinicio a veces dejaba balas "fantasma" en el array.

En resumen: cumple la mecánica principal, pero sin ningún detalle de refinamiento. Es un prototipo funcional, no un juego pulido.

 

¿Se puede mejorar con más prompts?

Por supuesto. Le pedí a DeepSeek que generara prompts de corrección: limitar disparos, ajustar colisiones, limpiar el array al reiniciar. Copié esos nuevos prompts a Nemotron, y tras dos o tres iteraciones el juego mejoró notablemente.

Pero incluso después de varias rondas, el resultado seguía siendo "muy básico" comparado con el Paratrooper original de DOS. La razón es que Nemotron 3 Super Free parece estar optimizado para código sencillo y directo, no para simulaciones complejas o juegos con estado delicado.

Comparativa: lo que prometí vs. lo que obtuve

CaracterísticaEstado final
Cañón sigue al ratón✅ Sí
Disparo con clic✅ Sí
Paracaidistas caen✅ Sí
Colisiones bala-enemigo✅ Sí, pero algo imprecisas
Vidas (3) y game over✅ Sí
Botón de reinicio✅ Sí, aunque a veces con bugs
Límite de disparos❌ No inicialmente, sí tras corrección
Sonido❌ No
Explosiones❌ No
Helicópteros❌ No
Puntuaciones altas❌ No

En una palabra: básico.

Lecciones aprendidas para quien quiera repetirlo

  1. Las IAs no reemplazan el criterio humano – Sin mis correcciones (los prompts adicionales de DeepSeek), el juego habría sido casi injugable.

  2. Nemotron 3 Super Free es buenísimo para prototipos rápidos, pero no esperes un juego comercial.

  3. DeepSeek (o cualquier asistente conversacional) es ideal para diseñar la arquitectura y los prompts, porque entiende el contexto global del proyecto.

  4. La iteración es clave – Con cada prompt de corrección, el juego mejora un poco. Tres o cuatro iteraciones ya dan un resultado decente.

  5. El resultado "muy básico" no es malo – A veces solo queremos revivir un recuerdo, no crear el próximo indie hit. Y para eso, estas herramientas son perfectas.

    Reflexión final: ¿mereció la pena?

    Absolutamente sí. En menos de una hora, sin escribir una sola línea de código manual, tuve un juego jugable en el navegador. Mi sobrino de 10 años lo probó y se divirtió disparando a los paracaidistas. Claro, después de cinco minutos dijo "está muy fácil" y se fue a jugar Roblox. Pero para mí, ver ese cañón moviéndose torpemente fue como viajar a 1992.

    Si tú también quieres revivir un clásico DOS sin complicarte, te recomiendo este método: usa una IA para planificar (DeepSeek, ChatGPT, Claude) y otra para codificar (Nemotron, Copilot, Codeium). El resultado será básico, pero funcional. Y la gracia está en el proceso.

    Bonus: el código final (muy básico) que generó Nemotron

    Por si quieres probarlo o mejorarlo, te dejo el enlace a mi repositorio https://github.com/davdomin/paratrooper. No es bonito, pero funciona.

     

     

 

 

 

 

 

 

miércoles, 11 de octubre de 2023

Descubre Google Bard: La competencia de ChatGPT

Presentaron Bard en español, el ChatGPT de Google

Introducción: En el siempre cambiante panorama de la inteligencia artificial, Google Bard ha surgido como un competidor formidable, listo para desafiar la supremacía de ChatGPT. Este revolucionario Google Bard, impulsado por la IA de Google, aporta una nueva dimensión al procesamiento de lenguaje natural. En esta guía integral, exploraremos el mundo de Google Bard, examinando sus características, capacidades y cómo aprovechar su potencial.

La Revolución de la IA Alcanza Nuevas Alturas: La inteligencia artificial es una fuerza transformadora con el poder de revolucionar cómo vivimos y trabajamos. Google reconoció este potencial hace seis años cuando reorientó su empresa en torno a la IA. Desde entonces, el gigante tecnológico ha continuado realizando inversiones sustanciales en IA en diversos ámbitos.

Uno de los aspectos más llamativos del viaje de Google en la IA es el rápido aumento de las computaciones de IA. La escala de las mayores computaciones de IA se duplica cada seis meses, superando con creces las expectativas de la Ley de Moore. Este crecimiento exponencial subraya el compromiso de Google de empujar los límites de la IA y permanecer a la vanguardia de la innovación tecnológica.

IA Generativa y Modelos de Lenguaje: La IA generativa avanzada y los modelos de lenguaje grandes han capturado la imaginación de personas en todo el mundo. El proyecto de investigación Transformer de Google, que llevó a un documento revolucionario en 2017, sentó las bases para muchas de las aplicaciones de IA generativa que vemos hoy. Al igual que Google Bard marca el comienzo de una nueva era, estos modelos no solo avanzan en la tecnología; están cambiando la forma en que interactuamos con la información.

¿Qué es Google Bard? Google Bard, al igual que ChatGPT, es un avanzado chatbot de IA conversacional diseñado para generar texto en diversos contextos. Puedes plantear preguntas sobre una amplia gama de temas, siempre y cuando se adhieran a las políticas de contenido de Google, y Bard te proporcionará una respuesta coherente e informativa. Aunque Google Bard aún no ha reemplazado oficialmente a Google Assistant, lo supera como un asistente de IA más potente.

El Poder de LaMDA: En el corazón de la destreza de Google Bard se encuentra LaMDA, un Modelo de Lenguaje Grande basado en los extensos datos e investigaciones de Google. Al igual que GPT-3.5 de OpenAI impulsa ChatGPT, LaMDA de Google ha sido entrenado en una cantidad asombrosa de parámetros, lo que le permite comprender y generar lenguaje natural con una fluidez notable. Esto da como resultado un chatbot que puede responder a las preguntas de manera verdaderamente conversacional.

¿Está Disponible Google Bard AI? Tras su anuncio inicial, Google Bard estuvo disponible para un grupo selecto de usuarios a través de una lista de espera. Sin embargo, el momento revolucionario llegó en Google I/O 2023 cuando Google anunció que Bard estaba abierto para usuarios de todo el mundo, abarcando 180 países y territorios.

Capacidades Multilingües: Además, Google Bard ahora admite varios idiomas, incluyendo japonés y coreano, con planes de expandir su repertorio de idiomas para abarcar hasta 40 idiomas en un futuro cercano. A pesar de su estado experimental, Google Bard ahora está disponible para que todos lo experimenten.

En esta entrada de blog, hemos explorado la llegada de Google Bard y su potencial para transformar la IA conversacional. Este chatbot de Google promete un emocionante avance en la forma en que interactuamos con la información y las respuestas que podemos obtener. ¡El futuro de la IA conversacional nunca ha sido tan prometedor!

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