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I robot virtuali che insegnano da soli il kung fu potrebbero rivoluzionare i videogiochi
Berkeley ricerca sull'intelligenza artificiale
In un futuro non troppo lontano, i personaggi potrebbero praticare calci di kung-fu in un dojo digitale prima di portare le loro mosse nell'ultimo videogioco.
I ricercatori di intelligenza artificiale dell'UC Berkeley e dell'Università della Columbia Britannica hanno creato personaggi virtuali in grado di imitare il modo in cui una persona esegue arti marziali, parkour e acrobazie, esercitandosi incessantemente fino a quando non li riesce a fare bene.
Il lavoro potrebbe trasformare il modo in cui vengono realizzati videogiochi e film. Invece di pianificare le azioni di un personaggio nei minimi dettagli, gli animatori potrebbero inserire filmati reali in un programma e farli padroneggiare dai loro personaggi attraverso la pratica. Un tale personaggio potrebbe essere inserito in una scena e lasciato a compiere le azioni.
Lo stesso algoritmo può essere utilizzato per insegnare un'ampia gamma di abilità fisiche impegnative. Berkeley ricerca sull'intelligenza artificiale
Un artista può fornire solo alcuni esempi, e quindi il sistema può quindi generalizzare a tutte le diverse situazioni, afferma Jason Peng , uno studente di dottorato del primo anno presso la UC Berkeley, che ha svolto la ricerca.
I personaggi virtuali sviluppati dal ricercatore di intelligenza artificiale utilizzano una tecnica di intelligenza artificiale nota come apprendimento per rinforzo, che è vagamente modellata sul modo in cui gli animali imparano (vedi 10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning).
I ricercatori hanno catturato le azioni di esperti artisti marziali e acrobati. Un personaggio virtuale sperimenta il suo movimento e riceve un rinforzo positivo ogni volta che si avvicina un po' ai movimenti di quell'esperto. L'approccio richiede che un personaggio abbia un corpo fisicamente realistico e che abiti un mondo con regole fisiche precise.
Significa che lo stesso algoritmo può addestrare un personaggio a fare un backflip o un moonwalk. Puoi effettivamente risolvere una vasta gamma di problemi nell'animazione, dice Sergey Levine , un assistente professore alla UC Berkeley che è coinvolto nel progetto.
I personaggi generati al computer nei videogiochi e nei film ad alto budget possono sembrare realistici, ma sono poco più che marionette digitali, seguendo una sceneggiatura accuratamente coreografata.
Le industrie dell'animazione e dei giochi per computer stanno già esplorando l'uso di software che aggiungono automaticamente fisica realistica ai personaggi. James Jacobs, CEO di Ziva Dynamics, una società di animazione specializzata nella costruzione di personaggi con caratteristiche fisiche realistiche, afferma che l'apprendimento per rinforzo offre un modo per portare realismo al comportamento oltre che all'aspetto. Fino a questo punto le persone si sono appoggiate ad approcci molto più semplici, dice Jacobs. In questo caso stai addestrando un modello di calcolo per capire il modo in cui un essere umano o una creatura si muove, quindi puoi semplicemente dirigerlo, iniziare ad applicare forze esterne e si adatterà al suo ambiente.
Il processo di apprendimento per rinforzo comporta progressi graduali e qualche caduta. Berkeley ricerca sull'intelligenza artificiale
L'approccio potrebbe avere vantaggi che vanno oltre i videogiochi e gli effetti speciali. I veri robot possono eventualmente imparare a svolgere compiti complessi con la pratica simulata. Un bot potrebbe esercitarsi a mettere insieme un tavolo durante la simulazione, ad esempio, prima di provarlo nel mondo reale.
Levine dice che i robot potrebbero finire per insegnarci alcuni nuovi trucchi. Se qualcuno vuole fare una cosa di ginnastica che nessuno ha mai provato prima, in linea di principio potrebbe collegarla a questo e ci sono buone probabilità che venga fuori qualcosa di molto ragionevole, dice.