A riprova del fatto che l’IA deve ancora compiere passi da giganti, un approccio consolidato ma obsoleto è riuscito a battere sistemi ben più avanzati.
di Will Knight
Gli ultimi risultati di una gara a videogiochi fra IA ci rivelano le difficoltà che le macchine incontrano nel cercare di coordinare gli assalti di Zerg e Protoss. Ci rivelano inoltre che, talvolta, approcci di vecchio stampo possono ancora risultare vincenti.
L’AIIDE Starcraft Contest, della Memorial University di Newfoundland, Canada, è una competizione che si tiene ormai ogni anno dal 2010. I team partecipanti introducono i loro bot per giocare a una versione originale di Starcraft, un videogioco di fantascienza, e competere fra loro in battaglie uno contro uno.
Questione di pratica: I videogiochi risultano generalmente utili nell’addestramento delle IA perché offrono un ambiente circoscritto all’interno del quale osservare e quantificare i progressi dei sistemi. Starcraft è emerso come un valido strumento per le IA grazie sia alla sua complessità che alla varietà di mosse e strategie possibili. Il successo o fallimento di una strategia, peraltro, non viene necessariamente determinato all’inizio.
La teoria del gioco: DeepMind, la sussidiaria di Alphabet che ha adottato diverse tecniche di apprendimento approfondito per permettere ai suoi computer di giocare a vecchi giochi Atari, a Go e a scacchi, sta lavorando a versioni capaci di giocare a Starcraft II, la versione successiva del gioco. I suoi ricercatori hanno pubblicato una piattaforma creata per facilitare lo sviluppo di bot per il gioco limitandone la velocità in maniera tale da poter competere con giocatori umani (la competizione canadese riceve fondi da DeepMind oltre che da Facebook).
La vecchia scuola torna a vincere: Il bot più performante è stato SAIDA, sviluppato da un team di ricercatori Samsung nella Corea del Sud. A sorprendere tutti è stato l’approccio adottato dal team vincente; i ricercatori hanno programmato manualmente il bot perché cercasse di eseguire una particolare strategia che dipendeva particolarmente dall’approccio scelto dal suo rivale. Una soluzione alternativa, basata sull’apprendimento per rinforzo (e simile a quella sviluppata da DeepMind per i videogiochi Atari, Go e gli scacchi) non era ancora pronta per la competizione.
La classifica: Un team di Facebook e un gruppo di ricercatori dalla Cina sono arrivati rispettivamente al secondo e terzo posto della classifica. Entrambi i team hanno sfruttato tecniche di apprendimento approfondito più moderne, e il team cinese ha realizzato il proprio bot in appena sei mesi adottando codici preesistenti.
Le prossime sfide: I bot sono in gradi di battere giocatori neofiti, ma non sono ancora al livello di giocatori esperti, spiega Dave Churchill, che assieme al collega Richard Kelly ha organizzato la competizione. “Persino fra i professionisti, esiste una differenza di diversi ordini di magnitudo fra i campioni e i principianti”, ci ha detto. “Non siamo nemmeno vicini a quei livelli”.
(MO)
