Il gigante delle ricerche sul web ha creato una macchina dotata di intelligenza artificiale in grado di imparare a giocare alcuni grandi classici del passato come Breakout, secondo una delle ultime pubblicazioni di Nature. Il sistema è così in grado di apprendere le regole e come vincere in 49 videogiochi differenti per Atari 2600.
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Nella maggior parte di questi giochi, la macchina di Google è in grado di giocare meglio di quanto farebbe qualsiasi altro essere vivente. Si tratta del più fresco esempio della tecnologia di machine-learning che Google sta sviluppando nel recente periodo attraverso la sussidiaria DeepMind Technologies guidata da Demis Hassabis. Gli appassionati di videogiochi di vecchia data avranno fatto un balzo sulla sedia dopo aver letto questo nome, visto che Hassabis è il genio informatico alla base di alcuni dei migliori successi di Bullfrog e di Peter Molyneux, come Black & White e Theme Park, per i quali curava le parti di intelligenza artificiale. Dopo aver lasciato Molyneux, Hassabis fondò una nuova software house conosciuta come Elixir Studios e sviluppò gli ambiziosi Republic: The Revolution e Evil Genius, avveniristici ancora una volta proprio in termini di IA.
Google si dimostra molto interessata a creare computer che ragionano come persone, dal momento che ciò aiuterà l'azienda a comprendere meglio i contenuti che si trovano sul web e di conseguenza a servire meglio la gente. Il tutto anche in prospettiva Internet of Things, ovvero quella realtà nella quale i dispositivi elettronici, come i termostati ad esempio, prenderanno decisioni al posto delle persone. Google ha acquisito DeepMind nel corso del 2014 per una cifra tra 400 e 500 milioni di dollari.
"Dopo 30 minuti, il sistema non ha ancora imparato a giocare", ha detto Hassabis in una trasmissione andata in onda sulla BBC. "Ma sta iniziando a studiare il funzionamento del gioco e a muovere la barra verso la palla", ovviamente si riferisce a Breakout. "Dopo un'ora palesa miglioramenti evidenti, ma non è ancora perfetto. Ma se lo lasciamo giocare per un'altra ora, sarà in grado di essere più abile di qualsiasi essere umano. Non mancherà quasi mai la palla, anche quando il ritmo si gioco si fa particolarmente veloce". Ma la tecnologia di DeepMind non si limita ad affinare i propri riflessi: se si lascia giocare la macchina per ore sarà in grado di individuare delle strategie via via sempre più valide, fino a costruirsi dei passaggi tra i mattoni e rimandare la palla nei punti per lei più convenienti. "I programmatori e i ricercatori che hanno lavorato su questo progetto non conoscevano assolutamente questa strategia", ha aggiunto Hassabis. "Volevamo solamente che la macchina ottenesse il punteggio più alto possibile". (GameMag.it)
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