Minecraft rende difficile l’intelligenza artificiale

Adriano Serra
Adriano Serra

Minecraft rende difficile l'intelligenza artificiale

La competizione MineRL ha chiesto a team di ricercatori di creare IA in grado di trovare ed estrarre diamanti in modo indipendente in Minecraft. La maggior parte dei giocatori può completare questo compito in poche ore, o anche meno per i più esperti. Ma per quanto riguarda l’intelligenza artificiale? Sembrerebbe che questo sia un compito piuttosto difficile, poiché nessuno è riuscito a raccogliere la sfida.

Durante l’estate, Microsoft e altre organizzazioni hanno sfidato i programmatori a creare IA in grado di trovare i diamanti da soli. Ma delle 660 iscrizioni al concorso, nessuno poteva raccogliere la sfida. Anche se i robot potrebbero aver imparato i passaggi intermedi, come costruire un forno per realizzare stuzzicadenti robusti, nessuno è riuscito a trovare un diamante.

“Il compito che abbiamo impostato è molto difficile”, ha detto a BBC News Katja Hofmann, ricercatrice di Microsoft Research che ha contribuito a organizzare la sfida. “Sebbene nessun agente sottomesso abbia risolto completamente il compito, hanno fatto molti progressi e hanno imparato a creare molti degli strumenti necessari lungo la strada.”

Ciò può sorprendere, soprattutto sapendo che alcune IA sono riuscite a sconfiggere le persone in giochi come gli scacchi, il Go o il Dota 2. Ma riflette i limiti della tecnologia così come i limiti fissati dai giudici. MineRL ha messo le squadre in queste reali condizioni di sviluppo.

I diversi passaggi per ottenere diamanti in Minecraft.I diversi passaggi per ottenere diamanti in Minecraft.

L’IA di MineRL ha dovuto apprendere utilizzando una combinazione di metodi noti come “apprendimento fittizio” e “apprendimento di rinforzo”. Imitando l’apprendimento, l’IA ottiene dati sull’attività precedente e cerca di imitarla. Nel rafforzare l’apprendimento, vengono semplicemente gettati in un mondo virtuale e lasciati a se stessi, imparando attraverso i loro tentativi ed errori attraverso la ripetizione.

Spesso l’intelligenza artificiale può affrontare le sfide principali solo combinando questi due metodi. Il famoso sistema AlphaGo, ad esempio, ha imparato a giocare a Go alimentando i dati di vecchi giochi. Ha quindi perfezionato le sue abilità – e ha superato tutti gli umani – giocando più e più volte.

I robot MineRL hanno adottato un approccio simile, ma le risorse a loro disposizione erano relativamente limitate. Mentre l’intelligenza artificiale come AlphaGo viene creata con enormi database, potente hardware per computer e l’equivalente di decenni di formazione, i robot MineRL hanno dovuto accontentarsi di sole 1.000 ore di gameplay registrato per imparare, un singolo processore grafico Nvidia da addestrare e solo quattro giorni per impostare su.

Può sembrare ingiusto ostacolare i robot MineRL in questo modo, ma queste limitazioni riflettono le sfide dell’integrazione dell’IA nel mondo reale. Sebbene robot come AlphaGo superino certamente i limiti dell’intelligenza artificiale, pochissime aziende e laboratori di ricerca possono eguagliare le risorse di DeepMind di proprietà di Google.

Il principale organizzatore del concorso, William Guss, uno studente di dottorato presso la Carnegie Mellon University, ha dichiarato a BBC News che la sfida è dimostrare che non tutti i problemi di intelligenza artificiale devono essere risolti iniettando la potenza del computer. Questa mentalità, ha affermato Guss, “va direttamente contro la democratizzazione dell’accesso a questi sistemi di rafforzamento dell’apprendimento e lascia la capacità di addestrare IA in ambienti complessi ad aziende con ampi ambiti. Calcolo”.

Quindi, anche se l’IA si trova oggi alle prese con Minecraft, quando affronterà questa sfida, si spera che possa offrire maggiori vantaggi a un pubblico più ampio.

Fonti: BBC / Theverge

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