L'intelligenza artificiale alla prova dei videogiochi multiplayer


01 Giugno 2019 - Agenti virtuali basati su algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di adottare strategie complesse simili a quelle umane nei videogiochi in cui si affrontano più giocatori. Lo dimostra un nuovo studio di DeepMind basato sul popolare gioco Quake
Agenti virtuali basati su algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di adottare strategie complesse simili a quelle umane nei videogiochi in cui si affrontano più giocatori. Lo dimostra un nuovo studio di DeepMind basato sul popolare gioco Quake

Vari giocatori si sfidano on-line in un popolare videogioco in 3D. Non ci sarebbe nulla di strano se fossero giocatori in carne e ossa, ma si tratta di agenti virtuali, macchine che funzionano con l’intelligenza artificiale. E stando a quanto riferiscono su “Science” i ricercatori di DeepMind guidati da Max Jaderberg, sono in grado di raggiungere livelli di abilità superiori a quelli umani, un traguardo finora considerato fuori della portata della tecnologia.

Finora le intelligenze artificiali avevano dimostrato di poter competere con gli esseri umani soprattutto in giochi a due, come gli scacchi o Go. Gli autori in questo caso hanno voluto cimentarsi con i videogiochi multiplayer, che permettono un'esperienza immersiva e richiedono un ampio spettro di abilità cognitive. La scelta è caduta sul gioco Quake III Arena e in particolare sulla modalità Capture the Flag, in cui due squadre opposte di giocatori, che fanno base su lati opposti di una mappa, competono per catturare, con una serie di strategie, le bandiere dell'avversario. La squadra che raccoglie il maggior numero di bandiere nell'arco di cinque minuti vince.

Ogni agente, con una visione in soggettiva, deve quindi raccogliere ed elaborare diversi input, orientandosi nell'ambiente e tenendo d'occhio gli avversari. Sulla base di questi input ognuno deve compiere diverse azioni tra cui muoversi avanti e indietro, ruotare su se stesso e saltare, nonché sparare con un laser agli avversari per “taggarli”.

A differenza di versioni precedenti degli algoritmi di intelligenza artificiale, in questo studio gli agenti non avevano a disposizione a priori modelli dell'ambiente né informazioni sullo stato dei giocatori, su precedenti strategie utilizzate dagli esseri umani nel gioco, e neppure potevano interagire tra loro al di fuori dell'ambiente di gioco. Ciascuno di loro, in sostanza, doveva agire e imparare dalla propria esperienza in modo assolutamente indipendente, solo sulla base di ciò che poteva "vedere" e del punteggio raggiunto fino a un dato momento.

Il risultato è che diverse squadre di agenti, poste l'una contro l'altra nell'ambiente di gioco, hanno imparato a giocare dopo alcune migliaia di partite in ambienti generati in modo casuale. E, secondo gli autori, hanno sviluppato un insieme di strategie di livello sorprendentemente complesso, non lontano da quelle usate da giocatori umani esperti, fino a superarli in prestazioni anche quando gli sperimentatori hanno limitato intenzionalmente i loro tempi di reazione per avvicinarli a quelli umani.

Ma l'esito forse più sorprendente è stato che gli agenti d'intelligenza artificiale hanno dimostrato di poter cooperare in gruppi misti in cui erano presenti anche esseri umani. (red)

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L'originale di questo articolo è stato pubblicato su Le Scienze.



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