Intelligenza artificiale: negli ultimi mesi stanno suscitando interesse le applicazioni di protocolli AI in campo artistico e correlate a servizi di chat.
Al di là di qualsiasi valutazione nel merito, è interessante notare come l’Intelligenza Artificiale abbia trovato applicazione, e continui a rappresentare un’importante risorsa, in molti altri campi: tra questi i videogiochi, dove è spesso determinante in componenti logiche. Che si tratti del più classico blackjack o di titoli single player, l’AI trova utile applicazione in diversi giochi dove è coinvolta la logica.
Proprio esaminando il blackjack, (chiamato spesso anche ventuno a causa del suo punteggio target), emerge come un approccio scientifico al gioco sia da sempre stato indagato, precedendo qualsiasi applicazione videoludica e di AI. Questo perché il blackjack è largamente fondato su logica e probabilità: esaminare scientificamente queste ultime è in grado di portare vantaggi. Se da sempre avere una buona memoria aiuta a creare uno schema logico sulla base del quale impostare la propria strategia, nella versione videoludica del blackjack si è tentato di applicare l’AI in maniera che, utilizzando un algoritmo genetico, si arrivasse a una schematizzazione che assicurasse la migliore scelta possibile in varie situazioni.
Meccanismi evolutivi
Un algoritmo genetico funziona replicando i meccanismi evolutivi naturali: partendo da un altissimo numero di possibili soluzioni, seleziona solo quelle che si dimostrano soddisfacenti nel corso delle varie generazioni, riducendone di conseguenza il numero. Nel caso del blackjack, l’AI è stata così in grado di schematizzare un pattern logico di base per le possibili combinazioni ottenibili, e il risultato ottenuto è stato pressoché sovrapponibile a quanto fatto, già negli anni ’60, da Edward Thorp: questi era un matematico che predispose uno schema dove, in base a calcoli probabilistici, definiva la scelta più logica per vari scenari nel blackjack, e l’Intelligenza Artificiale tramite algoritmo genetico è approdata ad una schematizzazione paragonabile.
Ben più nota, comunque, è l’applicazione dell’AI in campo scacchistico. Uno step pressoché obbligato: gli scacchi rappresentano uno dei giochi di logica più longevi e di maggior successo di sempre, e la loro complessità ha da sempre affascinato studiosi e, con il progredire della tecnologia, anche programmatori. In questo caso la sfida era quella di istruire una macchina perché potesse giocare a scacchi. Un compito relativamente semplice, laddove si consideri che sarebbe sufficiente istruirla perché ogni pezzo si sposti in un determinato modo; ma decisamente più complesso considerando come gli scacchi richiedano logica, strategia a lungo termine e la capacità di pensare in proiezione futura.
Deep Blue
Tutti aspetti affinati da IBM quando, nel 1996, fu finalmente pronta a far sfidare il suo computer Deep Blue con Garri Kasparov, campione mondiale di scacchi. Il computer vinse una delle partite, e sebbene l’intero confronto venne vinto dallo scacchista umano il risultato convinse IBM a riprovarci l’anno successivo, con il computer che si aggiudicò l’incontro. In questo caso, il funzionamento dell’IA è più basato sulle capacità di immagazzinamento di informazioni: in tal modo la macchina è in grado di riconoscere i passi di una strategia e, di conseguenza, attivarsi per contrastarla.
Intelligenza artificiale nel videogaming
Nel videogaming più tradizionalmente inteso l’AI sta espandendo molto i suoi campi di impiego: la tecnologia del Motion Capture, tramite la quale trasportare nel videogioco delle vere e proprie prove attoriali, sta venendo insidiata dal crescente impiego di Intelligenze Artificiali in grado di selezionare una diversa espressione facciale in base al contesto, scegliendo correttamente un’espressione adatta sulla base di protocolli di Deep Learning.
Non si tratta naturalmente dell’unico contesto applicativo, e un ottimo esempio di profili logici viene da Hello Neighbor: il giocatore deve entrare nella casa del vicino per scoprirne i segreti, e l’AI del gioco deve impedirlo. La particolarità è che a ogni irruzione sventata, il vicino/AI esaminerà il comportamento del giocatore, impedendo possa ripetere la stessa scelta: per esempio, se è entrato da una finestra, questa sarà chiusa o sarà presente una trappola. Un vero e proprio processo di apprendimento da parte dell’AI, in questo caso: il valore ludico risiede proprio nella capacità di adattamento e risposte logiche del videogioco.
