Google DeepMind sfida i confini: l’IA che apprende giochi 3D

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha compiuto enormi progressi nel campo dei giochi, conquistando sfide come il Go e gli scacchi. Tuttavia, finora le IA erano limitate a giochi per i quali conoscevano le regole. Ma cosa succederebbe se un’IA potesse imparare a giocare a giochi 3D senza conoscere le regole in anticipo? Google DeepMind, il gigante tecnologico noto per le sue innovazioni nel campo dell’IA, ha appena presentato una nuova ricerca che dimostra come un’IA possa seguire comandi in giochi 3D senza averli mai visti prima.

L’IA di Google DeepMind e i giochi 3D

Google DeepMind ha collaborato con diversi studi di sviluppo di videogiochi, tra cui Hello Games, Tuxedo Labs e Coffee Stain, per allenare un’IA chiamata Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA) su nove giochi diversi. Questa IA è in grado di comprendere istruzioni basate sul linguaggio naturale e di eseguire compiti all’interno dei giochi senza conoscere le regole in anticipo.

Per addestrare SIMA, i ricercatori di Google DeepMind hanno registrato le azioni di giocatori umani mentre interagivano con i giochi. Queste informazioni sono state utilizzate per insegnare all’IA come comprendere ciò che viene mostrato sullo schermo e come eseguire compiti specifici.

L’approccio di Google DeepMind

Una caratteristica interessante di SIMA è che non ha bisogno del codice sorgente del gioco o dell’accesso all’API del gioco. Funziona su versioni commerciali dei giochi e richiede solo due tipi di input: ciò che viene mostrato sullo schermo e le istruzioni dell’utente. Utilizzando gli stessi metodi di input di tastiera e mouse di un essere umano, SIMA può operare in quasi ogni ambiente virtuale.

Per valutare le abilità di SIMA, i ricercatori hanno definito centinaia di compiti di base che potevano essere eseguiti in circa 10 secondi. Questi compiti includevano ad esempio la navigazione, l’interazione con oggetti e le attività basate su menu. SIMA ha dimostrato di avere prestazioni notevoli in termini di addestramento e ha dimostrato di essere in grado di eseguire compiti più complessi basati su prompt di linguaggio naturale.

Risultati e prospettive future

Secondo Google DeepMind, SIMA ha ottenuto risultati promettenti durante le fasi iniziali della ricerca. L’IA è stata in grado di generalizzare oltre il suo addestramento e di funzionare in nuovi ambienti di gioco. Tuttavia, i ricercatori riconoscono che sono necessarie ulteriori ricerche per far sì che SIMA raggiunga livelli di prestazioni umane sia in giochi già noti che in giochi mai visti prima.

Google DeepMind sta investendo nella creazione di AI sempre più generali e versatili che possano comprendere e svolgere una vasta gamma di compiti. L’obiettivo finale è quello di sviluppare agenti AI che possano essere utili alle persone sia online che nel mondo reale.