Investigadores han demostrado con éxito la prueba autónoma del juego Super Mario Bros., utilizando un enfoque innovador inspirado en el artículo de Antithesis sobre 'State-Driven Talk'. El sistema, cuyo código fuente está disponible en GitHub, explora el amplio espacio de estados del juego sin intervención humana, generando secuencias de entrada aleatorias mediante la modificación de bits para simular la jugabilidad real. El algoritmo funciona mediante la mutación de entradas, la selección de rutas basadas en el progreso (medido por la posición en el eje X) y el almacenamiento de estas rutas para su posterior reutilización y exploración. Este proceso, que se asemeja a un algoritmo genético, permite al sistema descubrir comportamientos interesantes y avanzar en el juego, incluso superando obstáculos. La clave reside en la capacidad del sistema para reanudar la exploración desde estados previamente alcanzados, garantizando la reproducibilidad gracias al determinismo del juego. El objetivo final es validar la corrección en tiempo real a través de la exploración autónoma del espacio de estados, demostrando el poder de la combinación de pruebas autónomas y modelos de comportamiento.
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