L’intelligenza artificiale rappresenta la nuova frontiera della tecnologia. Ancora in fase di studio, la possibilità di avere computer autonomamente pensanti ha da lungo tempo affascinato scienziati, tecnici e amanti della fantascienza. Fin dalle tre leggi della robotica di Isaac Asimov, studiosi di tutti i settori si stanno applicando per far diventare realtà quella che un tempo poteva essere solo fantasia. Questa realtà è sempre più vicina. Dal Wi-Fi, al G5, fino all’intelligenza artificiale che ha portato i computer a battere l’uomo in giochi complessi quali gli scacchi, il GO, financo ad arrivare a un testa a testa in dibattiti dal vivo.
Tuttavia, l’inarrestabile fame di progresso e sviluppo tecnologico che caratterizza il genere umano non poteva fermarsi qui, accontentarsi di una macchina in grado di compiere delle scelte basandosi su input predefiniti. Noi volevamo una macchina in grado di apprendere da sola, una macchina da istruire come un bambino di modo da non aver bisogno di input esterni ma sia capace di scegliere da sola la soluzione migliore sulla base delle esperienze pregresse.
Certo non ci si aspettava che questo potesse portare l’IA a scelte paradossali pur di evitare il fallimento. Eppure, questa è stata la grande scoperta dell’azienda Milestone di Milano che si occupa della programmazione di videogiochi e di Orobix, start up di Bergamo che si occupa di soluzioni ingegneristiche per l’IA. L’esperto programmatore Alessandro Ciavola Pennelli si è cimentato nell’impegnativo lavoro di insegnare ad una IA a guidare la moto per rendere più realistico ed impegnativo il nuovo gioco di racing che la casa sta sviluppando: Moto GP 19. La particolarità della tecnica adottata dall’AI Designer sta nella scelta del metodo induttivo, ovvero nel sottoporre la rete neurale a continui test sulle performance, ai quali viene poi assegnato un voto in base al comportamento su pista. A.N.N.A., Artificial Neural Network Agent, questo il nome dell’intelligenza artificiale, ha dovuto imparare da zero, esattamente come un bambino, apprendendo a poco a poco grazie all’esercizio. Insomma, un vero e proprio sistema di machine learning.
I primi test hanno dato però dei risultati inaspettati. La fase di allenamento basata su apprendimento per rinforzo e punteggi finali, che permette di simulare più di 200.000 gare al giorno, porta l’IA ad imparare da sola per induzione al fine di ottenere i punteggi più alti. Questo ha comportato che A.N.N.A., piuttosto che sbagliare, optava per non fare niente o addirittura per il suicidio: si fermava a bordo pista appena possibile o si schiantava volontariamente contro i muri per evitare altri giudizi negativi. I processi di rewarding impiegati nelle simulazioni sono molto articolati e vanno saputi modulare o, esattamente come per un essere umano, possono generare reazioni eccessive e paradossali anche in una rete neurale. All’IA viene fornita una conoscenza dello spazio in cui opera, l’obiettivo da raggiungere e i comportamenti più adatti per riuscirci ma la scelta del metodo migliore per giungere all’obiettivo è solo sua.
Per chi volesse sperimentare l’ebbrezza di confrontarsi con avversari capaci di un comportamento realistico e quasi umano, il gioco farà il suo debutto dal 6 giugno 2019.
