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L'intelligenza artificiale di Google domina gli invasori spaziali (ma puzza ancora a Pac-Man)
Ottieni un'altra vittoria per le macchine. Il software del gruppo di intelligenza artificiale DeepMind di Google ha imparato a giocare al classico gioco Atari 2600 Space Invaders a un livello sovrumano.
Il software di Google DeepMind riprende il classico gioco Atari 2600 Space Invaders.
Quella notizia arriva tramite a nuova carta nella rivista scientifica Natura , che afferma che il software ha imparato a riprodurre 22 classici titoli Atari meglio di quanto potrebbe fare un esperto tester di videogiochi umano. Il lavoro aggiorna un carta precedente sullo stesso software pubblicato a una conferenza sull'intelligenza artificiale alla fine del 2013. All'epoca il software assumeva sette titoli e poteva superare gli umani solo a tre. All'epoca DeepMind era una startup indipendente.
Non molto tempo dopo, DeepMind è stata acquisita da Google per 628 milioni di dollari e il CEO di Google Larry Page ha mostrato il software alla conferenza TED del 2014. Revisione della tecnologia del MIT ne ha approfondito il funzionamento in un profilo del leader di DeepMind, Demis Hassabis, lo scorso dicembre (vedi Intelligence Designer di Google).
La squadra di Hassabis, chiamata Google DeepMind , ha ora sviluppato una versione più complessa e ottimizzata del deep Q-network che ha utilizzato 49 diversi giochi Atari. Il fatto che sia diventato un giocatore sovrumano di 22 di loro, inclusi Space Invaders, sottolinea il potere della tecnologia di DeepMind. Ma il modo in cui ha ritardato le prestazioni umane rispetto ad altri 20, e l'ha eguagliato solo per il resto, ci ricorda che anche questo software insolitamente capace ha ancora solo un'intelligenza limitata.
Il classico gioco Ms. Pac-Man illustra bene il più grande limite del software: non è in grado di fare piani nemmeno con pochi secondi di anticipo. Ciò impedisce al sistema di capire come attraversare un labirinto in sicurezza per mangiare i pellet finali e completare un livello. Inoltre, non è in grado di imparare che mangiare determinati pellet magici ti consente di mangiare i fantasmi che altrimenti dovresti evitare a tutti i costi.
Il software di DeepMind è essenzialmente bloccato nel presente. Guarda solo indietro agli ultimi quattro fotogrammi video del gioco (solo un 15 di secondo) per sapere quali mosse danno i loro frutti o come usare la sua esperienza passata per scegliere la mossa successiva. Ciò significa che può padroneggiare solo giochi in cui puoi fare progressi usando tattiche che hanno guadagni molto immediati. Questo è limitante, anche se funziona bene per alcuni giochi Atari. Anche così, il software di DeepMind si è dimostrato in grado di elaborare strategie apparentemente complesse, come scavare la palla dietro il muro di blocchi nel gioco Breakout, qualcosa che fanno i giocatori umani esperti.
Hassabis afferma che il suo team sta lavorando per espandere l'attenzione e l'intervallo di memoria del software, nonché per renderlo in grado di esplorare un gioco in modo più sistematico rispetto al semplice fare mosse casuali come fa oggi. Dice che modifiche del genere dovrebbero consentire al software di padroneggiare ambienti molto più complessi. Sono già iniziati i lavori per fargli giocare giochi per la console Super Nintendo e i primi PC, molti dei quali hanno semplici ambienti 3-D.
I test su giochi sempre più complessi potrebbero persino fornire un ponte nel mondo reale. In definitiva, l'idea è che se questo algoritmo può guidare un'auto in un gioco di corse, con alcune modifiche sarà in grado di guidare un'auto reale, ha affermato Hassabis in una conferenza stampa martedì.
Tuttavia, non aspettarti che il software DeepMind prenda il volante di una delle auto a guida autonoma di Google. Il lavoro svolto per applicare la ricerca del gruppo ai problemi del mondo reale oggi si concentra sui prodotti principali dell'azienda come la ricerca, le funzioni di assistente mobile e la traduzione, afferma Hassabis. Immagina di poter chiedere all'app di Google qualcosa di così complesso come 'Okay, Google, pianificami un fantastico viaggio con lo zaino in spalla attraverso l'Europa', ha detto Revisione della tecnologia del MIT .
Servizi come gli assistenti mobili e la traduzione automatica oggi sono familiari e praticabili, ma possono essere limitati in modo frustrante. Il software che può imparare a batterti nei videogiochi può essere eccitante, ma è probabile che il suo primo vero impatto sul mondo porti un nuovo (potresti dire in ritardo) raffinatezza ai servizi che già utilizziamo.