Un videogame, o quasi, aiuta gli algoritmi a crescere e svilupparsi, prendendo decisioni autonome per la propria salvezza
La californiana OpenAI, no profit di San Francisco, ha lanciato Neural MMO, un campo di addestramento virtuale multiagente, che mira ad allenare le reti neurali, in maniera simile a ciò che accade in un videogame di ruolo. Gli agenti generano casualmente ambienti neurali, che contengono mappe create automaticamente e di dimensione predeterminata. Alcune sono attraversabili, come “foresta” e “sentieri”, mentre altre no, tra cui “acqua” e “pietra”. Gli agenti osservano le tessere e il loro contenuto e affrontano compiti che servono ad una loro evoluzione, ad esempio la raccolta di risorse limitate e combattimenti con altri agenti.
“Il genere MMO (Massively Multiplayer Online Games) simula un ampio ecosistema in cui i giocatori sono in competizione in ambienti persistenti ed estesi – ha scritto OpenAI in un post sul proprio blog per presentare il progetto – l’inclusione di molti agenti di specie differenti porta ad una migliore esplorazione, ad una formazione di nicchia divergente e ad una maggiore competenza generale”.
A cosa serve
Neural MMO, disponibile su GitHub, è progettato per supportare un gran numero di agenti (fino a 128 in ciascuno dei 100 server simultanei) e comprende linee di base addestrate su oltre 100 mondi, rispetto alle quali è possibile confrontare le prestazioni e il sovraccarico computazionale, che però rimane abbastanza basso, visto che la potenza richiesta è di una singola CPU desktop. Al di là degli ambienti di apprendimento simulato, gli ingegneri hanno già sperimentato programmi mossi dalla AI su piattaforme quali Starcraft II, Montezuma’s Revenge, Dota 2, Quake III e altri giochi, alla ricerca di sistemi che potrebbero diagnosticare malattie, prevedere complicate strutture proteiche e segmentare le scansioni delle tomografie.
“La ragione per cui ci mettiamo alla prova con i videogame è che questi rappresentano un terreno molto conveniente per sviluppare i nostri algoritmi – ha rivelato a VentureBeat il cofondatore di DeepMind, Demis Hassabis in una recente intervista – quello che facciamo è capire come tali software ci possono aiutare a lavorare su aspetti impegnativi e sulle crescenti sfide della tecnica”.
