Google allena l'IA facendola giocare con i videogiochi

Nella giornata di ieri, mercoledì 13 marzo, Google DeepMind ha pubblicato una ricerca nel contesto del Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA). Stiamo parlando di un agente che, a quanto pare, viene utilizzato da Google per allenare l’Intelligenza Artificiale attraverso i videogiochi.

Secondo quanto affermato da Tim Harley, ingegnere presso DeepMind impegnato nel progetto, l’interesse per il settore videoludico non dovrebbe sorprendere. Questo, infatti, rappresenterebbe un buon “campo di allenamento” per l’IA.

A partire dal lancio di ChatGPT, avvenuto nel corso del novembre 2022, il mercato ha visto un fiorire di diversi strumenti relativi all’IA. I colossi della tecnologia, di fatto, si sono tuffati a capofitto in questo nuovo e inesplorato mondo, con l’IA generativa sfruttata dapprima per il semplice testo e poi per creare immagini, musica, video realistici e persino videogiochi.

SIMA, l’IA messa alla prova con i videogiochi e i risultati sorprendenti

Come descritto da Harley, SIMA è in grado di interagire con i giochi, eseguendo le istruzioni. Ciò non significa che l’IA sia imbattibile, anzi.

I ricercatori impegnati nel progetto, si sono chiesti se l’IA potesse mantenere le abilità ottenute provando un titolo, sfruttando le stesse anche su un gioco mai provato prima.

Per portare avanti questa interessante test, i ricercatori di DeepMind hanno registrato immagini e input da tastiera e mouse di giocatori umani e hanno sfruttato tecniche di apprendimento per imitazione per trasmettere a SIMA indicazioni su come giocare. I titoli presi in esame sono stati No Man’s Sky, Eco, Teardown e Goat Simulator.

Le interazioni proposte a SIMA sono state catalogate in 600 categorie, tra cui figurano movimenti, interazioni con gli oggetti e utilizzo dei menu. I risultati ottenuti dall’IA sono stati sorprendenti.

Di fatto, SIMA si è dimostrata un’IA migliore dei gamer in “carne e ossa”. Per Frederic Besse, ingegnere ricercatore di DeepMind, SIMA “È in grado di trarre vantaggio dai concetti condivisi tra i giochi, di acquisire competenze migliori e di imparare a eseguire meglio tali istruzioni” rispetto a un videogiocatore umano. Tutto ciò, però, non significa che l’IA si sia dimostrata infallibile.

Il punto debole dell’IA rispetto ai videogiochi

Come sottolineato da Harley, SIMA ha mostrato degli innegabili punti deboli. Si tratta di piccole imperfezioni che, lo stesso ingegnere, non vuole definire come allucinazioni.

Per Harly “Spesso ciò che vediamo quando l’agente fallisce… non le definirei allucinazioni, il suo comportamento sembra intenzionale per la maggior parte del tempo, ma non riesce a eseguire il comportamento necessario per una determinata azione“.

Nonostante la fallibilità, l’esperienza di SIMA è preziosa per DeepMind. Si tratta, infatti, di una base solida su cui lavorare per rendere un’IA ancora più avanzata e utile anche al di fuori del contesto videoludico.