Il Deep Learning riuscirà a migliorare l'IA nei videogames

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Un team di ricercatori provenienti dal Regno Unito e dalla Germania stanno sviluppando un modo per migliorare l'IA nei videogames, sfruttando il Deep Learning per permettere all'intelligenza artificiale di imparare dai propri errori e variare il proprio pattern secondo le azioni dei giocatori.

Così come i videogiocatori imparano dai propri errori e studiano attentamente tutti i movimenti che l'intelligenza artificiale di un videogame propone, grazie a questo esperimento anche le IA potranno studiare le sessioni di gioco dei gamer per differenziare il proprio pattern d'attacco e proporre un livello di sfida più alto. Quante volte vi è capitato di affrontare un boss che inizialmente sembrava impossibile da sconfiggere, ma dopo decine di morti avete finalmente capito la strategia giusta? Quello stesso boss, una volta studiate le sue mosse, ora vi sembrerà incredibilmente semplice, perché il suo pattern d'attacco deriva da un algoritmo che varia esclusivamente in base a quello che i programmatori hanno previsto.

La situazione proposta da RWTH Aachen University e Microsoft Research è completamente diversa: fare in modo che mentre il giocatore impara le mosse della IA, anche la IA studia quelle del giocatore e cambia il proprio pattern di attacco in relazione a come agisce. Per ora la ricerca è iniziata registrando su un database le sessioni di gioco di videogame dell'Atari 2600: parliamo di Ms. Pacman, Space Invaders, Video Pinball, Q*bert e Montezuma's Revenge.

Il database costruito invitando gamer a giocare a questi vecchi capolavori dell'industria videoludica è il più grande e vario del suo tipo mai rilasciato al pubblico. I dati riguardano ogni singolo input digitale inviato in ogni sessione, il punteggio associato ad esso e lo stato dell'ambientazione sempre in quell'istante. Grazie a questo dataset immenso è possibile sfruttare il reinforcement learning, ovvero quella tecnica che permette ad una IA di migliorare il proprio comportamento imparando dagli errori commessi nell'ambiente digitale.

Potete trovare a questo link la grande quantità di dati che viene costantemente aggiornata dai ricercatori man mano che vengono registrate nuove sessioni di gioco, delle quali le più importanti sono dei professional players, ovvero dei videogiocatori che detengono i punteggi più alti.

Si parla di un processo di ricerca che probabilmente non potrà essere implementato senza la possibilità di programmare su un hardware adeguato. Gli algoritmi di Deep Learning possono essere molto complessi e richiedono una grande potenza computazionale: NVIDIA ha recentemente abbracciato la rivoluzione delle IA presentando la nuova architettura Volta specializzata nel calcolo parallelo, che velocizza l'enorme quantità di calcoli necessari nel settore che sta letteralmente esplodendo negli ultimi anni.