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Lintelligenza artificiale di Google DeepMind è diventata il miglior giocatore di StarCraft 2 al mondo
Le piattaforme di intelligenza artificiale di DeepMind sono diventate famose in tutto il mondo negli ultimi anni grazie alla loro eccellente padronanza di giochi complessi e "brain-intensive" come gli scacchi, lo Shogi e il Go. Nel corso del tempo, si sono gradualmente “evoluti”, sconfiggendo i nostri giocatori in carne ed ossa con tecniche avanzate di apprendimento automatico.
All'inizio di quest'anno, DeepMind ha introdotto una nuova versione di un modello di intelligenza artificiale creato appositamente per il gioco di strategia in tempo reale StarCraft 2 chiamato AlphaStar. AlphaStar ha anche ereditato molto bene la tradizione dei suoi predecessori, il che fa vergognare le persone con le sue schiaccianti vittorie su molti dei migliori giocatori di StarCraft 2 del momento.
Dopo quasi 10 mesi di "coltivazione", AlphaStar è diventato letteralmente il miglior "giocatore" di StarCraft 2 al mondo! Più specificamente, mercoledì 30 ottobre, DeepMind ha pubblicato un nuovo studio su AlphaStar sulla rivista Nature, descrivendo in dettaglio i progressi compiuti da questo modello di intelligenza artificiale nel mondo di StarCraft 2. , e si rammarica di informare la comunità di giocatori di StarCraft 2 che AlphaStar ha ora ha ottenuto la valutazione Grandmaster, il che significa che questo modello IA può sconfiggere il 99,8% di tutti i giocatori di StarCraft 2 in tutto il mondo.
La domanda qui è: perché i ricercatori stanno costruendo modelli di intelligenza artificiale per un videogioco di nicchia e cosa può insegnarci questo modello di intelligenza artificiale sull’intelligenza artificiale e sulla tecnologia di apprendimento automatico.
Se non lo sai, StarCraft 2 è un gioco di strategia in tempo reale in cui i giocatori controllano una delle tre squadre (o "razze", nel gergo del gioco). Ogni razza possiede attributi unici e il giocatore deve controllare un esercito di centinaia di unità su una grande mappa. Mentre gestiscono le risorse per costruire unità militari, i giocatori dovranno attaccare contemporaneamente i nemici e difendere la propria base. Con un gameplay di questo tipo, ci sono innumerevoli tattiche e strategie, da semplici a complesse, che i giocatori possono applicare con l'obiettivo finale di vincere.
La complessità e la profondità del gioco lo rendono una sfida significativa per l'intelligenza artificiale. A differenza degli scacchi o del Go, nel mondo di StarCraft II i giocatori non possono vedere cosa stanno facendo i loro avversari. Inoltre, mentre gli scacchi o il Go ti permettono di fermarti e riflettere sulla strategia, StarCraft II è un titolo "in tempo reale", quindi una volta iniziato il gioco, conta solo la vittoria o la sconfitta. L'orologio può essere fermato.
DeepMind ha sottoposto AlphaStar a un regime di allenamento abbastanza semplice. Innanzitutto, ha guardato quasi un milione di replay dei migliori giocatori per apprendere strategie e trovare modi per imitarle. AlphaStar è stato quindi "competito" con un altro modello di intelligenza artificiale di DeepMind in modo che potesse concludere quale strategia avesse portato i risultati più ottimali in una tecnica chiamata "reinforcement learning" (apprendimento per rinforzo). Questo processo addestra l’IA mostrandole che vincere è “buono” e perdere è “cattivo”.
In effetti, AlphaStar possiede anche alcuni vantaggi rispetto agli esseri umani. Ad esempio, per una persona normale, ci sono molti fattori oggettivi che possono limitare la capacità di pensiero del cervello e la velocità di reazione ad ogni situazione. Per essere onesti, il team di DeepMind ha intenzionalmente ostacolato AlphaStar, ritardando il tempo di calcolo, la latenza e limitando il numero di azioni che poteva eseguire al minuto. Tuttavia, AlphaStar sa ancora come superare tutto e funzionare in modo eccellente.
"Ho trovato il gameplay di AlphaStar estremamente impressionante," ha detto in un comunicato Dario "TLO" Wünsch, un esperto tedesco di StarCraft II. "Il sistema è molto abile nel valutare la propria posizione strategica e sa esattamente quando attaccare o lasciare andare l'avversario."
Il fatto che le macchine possano sconfiggere completamente gli esseri umani in un videogioco complesso può sembrare spaventoso come uno scenario apocalittico in cui i robot invadono la terra, ma in realtà il team di DeepMind sviluppa modelli di intelligenza artificiale come AlphaStar per migliorare altri sistemi del mondo reale.
Per i ricercatori, padroneggiare un complesso gioco di strategia in tempo reale come StarCraft II è uno dei primi passi verso la creazione di un’intelligenza artificiale migliore e più sicura per applicazioni che potrebbero cambiare l’umanità, come l’assistenza sanitaria, i veicoli autonomi e la robotica.
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