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Nell'ultima battaglia tra uomo e macchina, è stato raggiunto un nuovo primato mondiale: l'intelligenza artificiale ha sconfitto i migliori giocatori di eSports nel loro stesso gioco. StarCraft II, il popolare gioco di strategia in tempo reale, richiede rapidità nel prendere decisioni, gestire le risorse e avere una solida abilità tattica, a differenza del classico combattimento "sasso-carta-forbici". Analizziamo perché questo risultato è così importante e come è stato ottenuto.
Come abbiamo spiegato in un recente articolo del blogi nuovi approcci all'intelligenza artificiale hanno favorito enormi progressi nell'Intelligenza Artificiale negli ultimi anni Deep Mind, un sistema che utilizza reti neurali artificiali, in parte modellate sul modo in cui il cervello umano elabora informazioni complesse.
Questa nuova forma di intelligenza artificiale adattiva è in grado sia di apprendere dagli esperti, sia di apprendere in modo indipendente simulando se stessa. Sebbene non richieda supercomputer, necessita di molta pratica, processo notevolmente accelerato dalle moderne tecnologie di elaborazione. Tuttavia, i risultati ottenuti con gli scacchi e il Go sono stati straordinari, con DeepMind AI che ha raggiunto nuovi livelli di gioco strategico di gran lunga superiori a quelli dei migliori giocatori umani al mondo.
I giochi da tavolo hanno regole relativamente semplici, pur essendo complessi a causa delle numerose possibili iterazioni degli esiti di gioco. Giochi per computer come Starcraft II sono molto più complessi perché offrono un'ampia gamma di opzioni di gioco, e sono disponibili fin dalle prime fasi di ogni partita. Possono anche coinvolgere un numero infinito di unità, che sono molto meno vincolate dalle regole di gioco a cui sono limitate le pedine e i pezzi del Go. Infine, esistono molti tipi diversi di unità con molteplici abilità, che possono essere combinate in una miriade di modi.
Questi fattori rappresentano sfide formidabili per l'IA, perché sconfinano nel regno della creatività, tradizionalmente una caratteristica umana. Tuttavia, uno degli aspetti unici di Deep Mind è la sua capacità di apprendere sperimentalmente per tentativi ed errori... all'ennesima potenza.
Grazie a una nuova IA specializzata chiamata AlphaStar, il team di Google dietro Deep Mind si è sentito abbastanza sicuro da scatenare la propria IA basata su Starcraft II contro i migliori giocatori professionisti di eSport del gioco.
Affrontando due avversari in un ambiente di prova, i risultati furono scioccanti. In 10 vittorie consecutive, il team sconfisse entrambi i giocatori per 5-0. In realtà, non fu una singola IA a batterli: furono cinque diverse evoluzioni dell'IA, ognuna con il proprio stile di gioco distintivo.
Le sconfitte sono state un risultato notevole, data la complessità del gioco e il livello di prestazioni raggiunto dalle star degli eSport. Questi giocatori sono famosi per essere in grado di eseguire centinaia di azioni al minuto, con reazioni fulminee. Stranamente, la prodezza di AlphaStar non si è concentrata in questo ambito, presumibilmente adatto alle macchine. In effetti, aveva reazioni più lente e meno azioni al minuto, ma era superiore in termini di efficienza in termini di azioni effettivamente eseguite.
Ciò in cui eccelleva maggiormente era l'intelligenza e la creatività del gioco, e fu la grande varietà di strategie di gioco mai viste prima a confondere le star degli eSport.
Su scala temporale umana, l'abilità di AlphaStar sembrava sbucare dal nulla. Su scala temporale virtuale, ci è voluto parecchio tempo. La prima versione AI è stata creata studiando enormi quantità di partite di giocatori professionisti. Questo l'ha portata al livello di un giocatore professionista di serie inferiori, ma c'è ancora molta strada da fare per eguagliare i migliori professionisti.
La fase successiva è stata la vera magia dell'IA. Ciò ha permesso ad AlphaStar di utilizzare le conoscenze emulate, sperimentarle e imparare da sé stessa. In una settimana di pratica di gioco nella "AlphaStar League", ha simulato circa 200 anni di gameplay contro varie iterazioni di se stessa.
Dai suoi algoritmi di autoapprendimento sono emersi 5 stili di gioco molto diversi, con risultati vincenti superiori. Il team di Deep Mind li ha soprannominati, in modo un po' sinistro, "agenti".
Furono proprio queste IA a scontrarsi con i giocatori professionisti. Nel secondo incontro, una star degli eSport di nome PLO rimase un po' perplessa dal fatto che la strategia dell'IA nel secondo incontro fosse completamente diversa dalla prima.
Questo ha portato i commentatori a definire spesso l'IA come "spaventosa" o "terrificante". In alcuni momenti, il gioco sembrava esattamente quello di un giocatore professionista, ma poi improvvisamente poteva trasformarsi in strategie completamente nuove, coordinando molteplici attacchi di accerchiamento e ottenendo il controllo totale della mappa.
Invece di essere irritati per essere stati irrimediabilmente surclassati da queste prime incursioni di Deep Mind negli eSport, i giocatori professionisti sconfitti erano incuriositi dalle nuove strategie e dalle intuizioni su come il meta-gioco avrebbe potuto evolversi.
Invece di un confronto tra IA e umani, negli eSport questi agenti potrebbero essere utilizzati anche per allenarsi contro gli avversari più forti, per migliorarne le abilità. Inoltre, con uno sviluppo specializzato, potrebbero essere utilizzati per scoprire strategie di contromossa efficaci contro avversari di alto livello con stili di gioco prevedibili.
Come abbiamo già scritto in precedenza, i principali team di eSport stanno adottando le più recenti tecnologie della scienza dello sport, come NeuroTracker, per affinare le proprie abilità. Con ingenti investimenti nello sviluppo dei giocatori, è possibile che le future stelle degli eSport vengano allenate dall'intelligenza artificiale, con reti neurali personalizzate in base alle loro esigenze di apprendimento.
Se sei interessato alle potenzialità in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, dai un'occhiata anche a questo blog.
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