L'AI riesce a superare i professionisti di Dota2, ma a stento Montezuma's Revenge
INFORMAZIONI SCHEDA
DeepMind di Google e l'organizzazione non-profit OpenAI stanno puntando sullo sviluppo dell'intelligenza artificiale applicandola nell'ambito dei videogiochi. Uno dei giochi che mette più in difficoltà le intelligenze artificiali è Montezuma's Revenge per via del suo sistema di premi che vengono raggiunti solo dopo un certo numero di azioni.
Nonostante OpenAI, co-fondata da Elon Musk, abbia lavorato negli ultimi mesi nell'allenare un'intelligenta artificiale in grado di sconfiggere un team di professionisti di Dota2 (maggiori dettagli nel nostro speciale), un gioco apparentemente molto più semplice come Montezuma's Revenge risulta più ostico dal punto di vista di un'AI. Questo è dovuto al fatto che in giochi come Dota2 è più chiaro, dal punto di vista algoritmico, quando una determinata azione comporta benefici a lungo termine, ovvero ad una maggiore probabilità di vittoria.
Nel gioco arcade, invece, per vincere un premio come una chiave l'AI deve compiere una serie di azioni che sono concettualmente slegate dal premio stesso. Per avere un'idea sulla complessità del gioco vi invitiamo a giocarlo a questo link. La difficoltà generalmente alta non aiuta una generica AI ad apprendere in maniera autonoma come superare il gioco, per questo è visto come una grande sfida da DeepMind ed OpenAI.
In recenti articoli i due centri di ricerca hanno mostrato come creare un'AI per superare il gioco con un punteggio di decine di migliaia di punti. Purtroppo nessuno è riuscito a sviluppare un algoritmo in grado di superare autonomamente il gioco ed in ogni implementazione vengono sfruttate partite di gameplay di giocatori esperti per allenare l'intelligenza artificiale.
Per sapere di più sulle recenti ricerche sull'intelligenza artificiale, vi rimandiamo ad una sua applicazione di DeepMind nel gioco Quake III Arena e alla recente vittoria del team di 5 AI contro i professionisti di Dota2.
FONTE: medium
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