Il gruppo di ricerca Uber dedicato all’AI ha sviluppato un set di algoritmi, chiamato Go-Explore, capace di battere qualunque gioco per Atari 2600 raggiungendo punteggi ‘sovraumani’, superando anche altre intelligenze artificiali precedentemente addestrate a questo scopo.
L’AI di Uber è campione di videgiochi
Per fare un esempio (anche se probabilmente il nome di questi giochi vi dirà poco) Go-Explore è in grado di completare ogni livello di Montezuma’s Revenge e di ottenere un punteggio ‘quasi perfetto’ a Pitfall. Si tratta, in entrambi i casi, di giochi particolarmente difficili per sistemi di questo tipo. Di seguito un tweet con un video dimostrativo.
Go-Explore now solves all unsolved Atari games*, handles stochastic training throughout via goal-conditioned polices, reuses skills to intelligently explore after returning, and solves hard-exploration simulated robotics tasks! New paper led by @AdrienLE & @Joost_Huizinga 1/6 pic.twitter.com/kgxahn8Xwl
— Jeff Clune (@jeffclune) April 28, 2020
L’AI di Uber non è la prima a raggiungere un livello simile in questi giochi. Già Agent57 di DeepMind, azienda controllata dalla casa madre di Google, aveva ottenuto risultati simili, ma “con tecniche completamente diverse“, secondo Jeff Clune, membro del team di Uber.
Forse vi starete chiedendo quale sia l’utilità di addestrare una macchina a completare giochi per una console vecchia di 40 anni. Ovviamente l’obiettivo finale non è questo: i ricercatori hanno usato Go-Explore anche per muovere un braccio robotico simulato e usarlo per pozionare oggetti. In generale, addestrando questi algoritmi ad esplorare in maniera sempre più efficiente lo spazio ed agire rispetto a questo, Uber vuole tradurre ed astrarre queste capacità per un algoritmo di guida autonoma sia per robot che per automobili.
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