Secondo uno studio pubblicato sulla rivista Nature, un gruppo di scienziati britannici ha progettato una rete neurale artificiale in grado di imparare a padroneggiare diversi videogiochi senza essere stata programmata in tal senso.
Stiamo parlando della Deep Mind, la compagnia londinese specializzata nel campo dell’intelligenza artificiale acquistata da Google nel gennaio del 2014, che ha combinato tecniche di apprendimento informatico già conosciute con meccanismi ispirati alla biologia per fare il modo che il suo “agente artificiale“ imparasse a giocare a 49 videogiochi del computer Atari 2600.
Il sistema è in grado di scoprire l’ oggetto del gioco e padroneggiare i controlli con le sole informazioni che ottiene dalle immagini sullo schermo e dalla punteggiatura: il livello di abilità della macchina è paragonabile a quello di un giocatore (umano) professionista nel campo dei videogiochi.
Gli autori sottolineano che l’applicazione dell’intelligenza artificiale ai videogiochi non è altro che una dimostrazione del potere del suo algoritmo, il cui uso può essere esteso ad altri ambienti e industrie. Demis Hassabis (ex bambino prodigio), co-fondatore della compagnia, ha detto in una conferenza stampa telefonica che la sua rete neurale è un artefatto di natura diversa rispetto ad altre macchine come per esempio Deep Blue di IBM, il computer che nel 1996 sconfisse per la prima volta un campione del mondo di scacchi. “La differenza è che le abilità di Deep Blue erano state programmate in anticipo. Un team di ingegneri e maestri di scacchi avevano convertito tutte le loro conoscenze in un algoritmo eseguito con successo ma senza imparare niente“.”Il nostro sistema, invece, inizia da zero, senza alcuna informazione. Conta solo l’esperienza percettiva. Deve imparare da solo quali modelli seguire. L’idea è che sia in grado di adattarsi a situazioni impreviste“, ha affermato Hassabis.
Il ricercatore ha, inoltre, spiegato che i sistemi di neuroni artificiali sono “più umani” rispetto ad altri programmi di intelligenza artificiale perchè assimilano il mondo che gli sta intorno e creano un modello che permette loro di prendere decisioni.
“L’idea è che il sistema possa essere applicato a qualsiasi processo decisionale sequenziale. Non abbiamo pianificato nulla di specifico per i giochi Atari, si tratta di un programma di apprendimento generale“, ha detto Koray Kavukcuoglu, membro della Deep Mind.