Quella volta che l’intelligenza artificiale di Google aveva battuto i campioni di Starcraft

Da concetto astratto per indicare, genericamente, la capacità di un computer di simulare il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività umana l’intelligenza artificiale, passando attraverso la strada della robotica, della medicina e delle analisi finanziare, è entrata nel nostro mondo e ci fornisce informazioni essenziali ricavate, in modo intelligente, dall’analisi di enormi quantitativi di dati. Eppure, ancora oggi, molti si interrogano se la potenza dei sistemi di AI (Artificial Intelligence) sia basata solo sulla velocità di calcolo e di reazione o realmente su capacità di auto apprendimento. In fondo un computer che batte un campione di scacchi non deve meravigliare più di tanto visto che l’avversario è uno, i pezzi sono 32 e ognuno ha precise regole di movimento e la scacchiera ha “solo” 64 posizioni. Ma cosa succede se un sistema di intelligenza artificiale deve affrontare più avversari su un terreno che presenta infinite variabili e con i “pezzi” degli avversari che possono cambiare movimenti comportamenti? E quello che hanno voluto dimostrare, nell’estate del 2019 e con un esperimento alla cieca, i progettisti di AlphaStar, un sistema di intelligenza artificiale realizzato dalla società di Google DeepMind.

AlphaStar vs StarCraft II

La scelta è caduta su StarCraft II, un gioco di strategia molto popolare, in cui i giocatori competono in tempo reale come una delle tre fazioni: le forze umane terrestri o gli alieni Protoss e Zerg che combattono l’uno contro l’altro in una futuristica zona di guerra. A differenza degli scacchi, StarCraft II ha centinaia di “pezzi” – soldati negli eserciti delle fazioni – che si muovono simultaneamente in tempo reale, non in modo ordinato a turni. Mentre un pezzo degli scacchi ha un numero limitato di mosse legali, AlphaStar ha 1026 azioni tra cui scegliere in qualsiasi momento. StarCraft II, a differenza degli scacchi, è un gioco di informazioni imperfette: i giocatori spesso non possono vedere cosa sta facendo il loro avversario. Questo lo rende imprevedibile, come imprevedibile è stato il risultato. Già durante la fase di allenamento AlphaStar ha dimostrato la sua potenza sgominando gli avversari di basso rango e accumulando 61 vittorie su 90 partite contro giocatori di alto livello. I programmatori dei DeepMind avevano anche limitato le capacità di AlphaStar portandole al livello dei migliori campioni di StarCraft II circa 300 azioni al minuto.

Hard-Coded vs Reti Neurali

Le sfide fra IA e StarCraft non sono una novità e risalgono alla prima edizione del videogioco on line. Ma i sistemi che precedentemente erano scesi sul campo di battaglia si basavano su un set di regole precodificato e inserite nel programma. Per semplificare “se l’avversario fa questo tu reagisci così”. AlphaStar si basa su reti neurali in grado di auto-addestrarsi, che imparano a riconoscere modelli da grandi set di dati, piuttosto che ricevere istruzioni specifiche. Ma la sfida è lungi dall’essere risolta, anzi propone nuove sfide. Anche se sicuramente AlphaStar è il miglior sistema di intelligenza artificiale per risolvere giochi di strategia come StarCraft è ancora lontana dalla soluzione definitiva del gioco e, seppure in grado di battersi allo stesso livello dei migliori campioni “umani” non è ancora riuscita a sconfiggerli tutti. Ma può imparare.