Author: Wired
Il documento di ricerca che descrive l’ultimo progresso di DeepMind “rappresenta un interessante passo avanti per gli agenti nelle simulazioni“, commenta Linxi “Jim” Fan, ricercatore senior di Nvidia che nel 2017 è stato coinvolto in un progetto OpenAI chiamato World of Bits, uno dei primi tentativi di addestrare l’AI a giocare controllando una tastiera e un mouse. Fan aggiunge che l’ultima novità di Google ricorda il progetto e VPT, un programma del 2022 che insegnava agli agenti AI a usare gli strumenti in Minecraft. “Sima va ancora più in là e mostra una maggiore generalizzazione – continua Fan –. Il numero di ambienti è ancora molto piccolo, ma credo che sia sulla strada giusta“.
Un nuovo modo di giocare
Sima rappresenta una nuova svolta per gli agenti AI nei videogiochi, una tecnologia di cui l’azienda è già stata pioniera in passato. Nel 2013, prima di essere acquisita da Google, la startup londinese aveva mostrato come una tecnica chiamata apprendimento per rinforzo, che prevede l’addestramento di un algoritmo con feedback positivi e negativi, potesse aiutare i computer a giocare ai classici titoli di Atari. Nel 2016 DeepMind, che nel frattempo era stata assorbita da Big G, ha poi sviluppato AlphaGo, un programma che ha sfruttato lo stesso approccio per battere un campione mondiale di Go, un antico e intricatissimo gioco da tavolo.
Per il progetto Sima il team di Google DeepMind ha collaborato con diverse case di sviluppo di videogamei, raccogliendo i dati ottenuti da tastiere e mouse di esseri umani impegnati in 10 diversi giochi con ambienti 3D, tra cui No Man’s Sky, Teardown, Hydroneer e Satisfactory. La società ha quindi aggiunto delle etichette ai dati per associare i clic e i tocchi sulla tastiera alle azioni eseguite dagli utenti, in modo da distinguere per esempio una capra alla ricerca del suo jetpack da un personaggio umano che prova a scovare dell’oro.
Le informazioni raccolte dai giocatori umani sono stati poi inserite in un modello linguistico simile a quelli che alimentano i moderni chatbot, che hanno acquisito la capacità di elaborare il linguaggio naturale digerendo enormi database di testi. Sima è riuscita a eseguire diverse azioni in risposta ai comandi digitati. Da ultimo, il team di DeepMind ha valutato le prestazioni di Sima all’interno di diversi giochi, generando ulteriori dati per perfezionare il sistema.
Il software SIMA AI è stato addestrato utilizzando i dati di persone che giocavano a 10 diversi giochi con ambienti 3D.
Courtesy of Google DeepMind
Ora che ha completato l’addestramento, Sima è in grado di eseguire oltre 600 azioni rispondendo a centinaia di comandi impartiti da un giocatore umano, come “Gira a sinistra“, “Vai all’astronave“, “Attraversa il cancello” o “Abbatti un albero“. Ma il programma può anche esplorare un ambiente, combattere o utilizzare strumenti. I ricercatori hanno evitato giochi che prevedono azioni violente, in linea con le linee guida etiche sull’AI di Google.
“È ancora un progetto di ricerca – afferma Tim Harley, un altro membro del team di Google DeepMind –. Ma un giorno si potrebbe immaginare di avere agenti come Sima che giocano con voi e con i vostri amici“.
Questo articolo è apparso originariamente su Wired US.