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L’intelligenza artificiale di Google gioca ai videogame

DeepMind AI di Google può giocre a 49 videogiochi Atari. Questo potrebbe non sembrare molto, ma ha imparato da solo a giocare – un passo significativo per l’apprendimento automatico. Google ha acquisito DeepMind Technologies lo scorso anno, battendo l’offerta di Facebook. A quel tempo ci fu la speculazione sul fatto che l’acquisizione avrebbe avuto importanza per la ricerca o per la robotica. La risposta può essere entrambe: le tecniche di apprendimento automatico che hanno portato allo studio di oggi – pubblicato sulla rivista Nature – lasciano che i computer scoprano modelli nei dati. E sebbene i metodi utilizzati per aiutare i computer a imparare a giocare ai videogiochi siano noti da decadi, secondo l’editoriale di accompagnamento, non erano mai stati combinati in un modo così utile prima d’ora.

“L’approccio mostra l’imponente adattabilità”, scrive Bernhard Schölkopf, direttore del Max Planck Institute per i sistemi intelligenti. Anche se ogni sistema è stato addestrato su solo un gioco, ognuno ha imparato gli altri 48 prontamente, ha scritto. I giochi che i computer hanno imparato sono un modello migliore del caos del mondo reale che i precedenti computer hanno imparato, come gli scacchi, dice Schölkopf nel suo editoriale. Questa è una buona notizia per le auto che si guidano da sole e altri tipi di macchine che dovranno interagire con il mondo – il che porta Google un passo più vicino ad essere in grado di gestire rumore e complessità.

L’apprendimento si è basato su una vecchia tecnica: il rinforzo positivo. Ogni volta che un computer batte un punteggio elevato o passa ad un nuovo livello, viene ricompensato. L’intelligenza artificiale ha avuto risultati migliori rispetto ai metodi precedenti in 43 giochi, e ha fatto meglio degli esseri umani in 29 di essi. Ecco un video di come l’IA imparato a giocare a Breakout – notate come la sua strategia si evolve via via che gioca.

La tecnica di rinforzo positivo è degna di nota e si tratta di una forma di apprendimento per uomo e animali, e in genere non è utilizzata per i computer, scrivono gli autori dello studio. Utilizzare tecniche di ispirazione biologica può essere una nuova via per coloro che sperano di creare l’intelligenza artificiale, dice lo studio. “Nel suo insieme, il nostro lavoro illustra il potere di sfruttare tecniche di apprendimento automatico combinate con meccanismi biologicamente ispirati per creare agenti in grado di imparare a padroneggiare una gamma diversificata di compiti impegnativi”, scrivono gli autori. Un giorno, potrà significare qualcosa di più complesso di un gioco Atari.

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