Google e l’intelligenza artificiale che impara da sola i vecchi videogiochi

Gamers, ci sono novità in arrivo. Certo, ci allontaniamo, un po’ ma non proprio tanto, dal mondo dei videogiochi parlando della nuova avanzata in termini di intelligenza artificiale che la società DeepMind, ricomprata da Google nel 2014, ha da poco reso pubblica attraverso il magazine Nature. DeepMind è riuscita a sviluppare un “agente”, già intercettato sul web in precedenza, che è ora in grado di apprendere da solo e senza nessuna istruzione precedente a giocare ad un centinaio di videogiochi vintage. Ma prima di dirne di più, non è superfluo precisare che tra i membri di DeepMind troviamo Demis Hassabis, un prodigio degli scacchi che ha raggiunto il team Bullfrog insieme a Peter Molyneux dell’età di 16 anni. E’ specializzato nella creazione di intelligenza artificiale.

Non è la prima volta che una intelligenza artificiale si mostra in grado di giocare. L’esempio forse più emblematico è la sconfitta del campione di scacchi Gary Kasparov di fronte al computer Deep Blue di IBM (o la vittoria di Watson a Jeopardy), ma come lo sottolinea Demis Hassabis, Deep Blue è stato istruito da alcuni specialisti che si sono incaricati di apprendere alla macchina le regole del gioco che ha poi eseguito, meglio di un essere umano. La creazione di DeepMind apprende da sola e sarebbe, secondo i suoi sviluppatori, il primo sistema in grado di “apprendere direttamente dalle sue esperienze”. Il DQN (Deep Q-Network) è semplicemente confrontato ad un gioco e procede come lo fa un bambino per tentativi ed errori, per i primi viene ricompensato, per i secondi sanzionato, al fine di comprendere le regole e poi sviluppare strategie vincenti che possono includere lo sfruttamento di vulnerabilità nel gioco. E tutto ciò, senza nemmeno aver ricorso ad un supercalcolatore.

Il DQN è stato provato con successo su 49 giochi retro, che vanno dal pugilato alla corsa passando per un gioco di sottomarino. Se non è l’aspetto più spettacolare, Breakout illustra bene i progressi realizzati dal sistema. E in più è uno degli unici filmati accessibili al momento. Vediamo come l’agente, dopo un po’ di pratica, migliora le sue abilità fino a padroneggiare da solo l’arte suprema che consiste nel mandare il pallone attraverso un piccolo buco nella parte superiore dello schermo. Questo exploit è molto importante se si tiene a mente che si tratta di un programma che non aveva nessuna istruzione specifica.

In media, DQN riesce ad eguagliare il 75% delle abilità di un giocatore su 28 dei 49 giochi testati, ma dimostra di avere ancora qualche esitazione su altri giochi più complessi o che necessitano una dose importante di anticipazione. E’ persino mediocre quando si tratta di giochi di riflessione. Un fatto è certo: l’intelligenza artificiale compie progressi entusiasmanti e persino spaventosi.

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