Pac-Man

Quarant’anni fa, nasceva il videogioco più popolare di tutti i tempi. Pac-Man venne progettato da un team di sole nove persone, dell’azienda giapponese Namco, ma oggi il gioco è rinato, grazie ad un modello di intelligenza artificiale realizzato da Nvidia Research. L’aspetto davvero sensazionale è il fatto che il gioco sia stato realizzato senza un motore grafico sottostante, come richiederebbe la procedura standard per la realizzazione di videogiochi, bensì “allenandouna rete neurale che ha “studiato” per 50.000 ore il gioco originale.

Pac-Man

Si chiama GameGAN ed è considerato il primo modello di rete neurale in grado di concepire progetti di questo tipo. Con questo tipo di sistema, una rete neurale impara a riconoscere i modelli grazie alle immagini e a comprendere le loro differenze rispetto alle altre. In questo caso, i ricercatori di Nvidia non avevano programmato il gioco, ma si sono affidati soltanto a GameGAN per esaminare tutto il materiale informativo relativo a Pac-Man, che ha poi ricostruito i propri scenari del gioco. In altre parole, grazie a quest’intelligenza artificiale, è stata creata una copia realistica del gioco anche se non esiste un codice che mappi le regole fondamentali alle sua base.

 

Pac-Man è stato infatti ricostruito da un’intelligenza artificiale che ha semplicemente “studiato” il gioco osservandolo

Questa è la prima volta che emuliamo un motore di gioco utilizzando reti neurali basate su GAN“, secondo Seung-Wook Kim, il principale ricercatore Nvidia che ha lavorato al progetto. “Volevamo vedere se l’IA poteva imparare le regole di un contesto semplicemente osservando. E lo ha fatto“. I ricercatori sono soddisfatti dei risultati del “nuovo Pac-Man”, ma ora studiano applicazioni di questa tecnologia che possano andare oltre l’ambito dei videogiochi. Il sistema può essere applicato alla robotica, in modo che le macchine lavorino fianco a fianco con gli esseri umani, in cooperativa.

Pac-Man

Potremmo essere in grado di sviluppare un’intelligenza artificiale che può imparare a imitare le regole della guida, le leggi della fisica, semplicemente guardando video e osservando persone svolgere determinate azioni in un dato ambiente“, ha detto Sanja Fidler, direttore del laboratorio di ricerca Nvidia di Toronto. “GameGAN è il primo passo verso questo scenario“. Per Rev Lebaredian, vicepresidente di Nvidia, tutto si riduce alla semplice osservazione: “Impara tutte queste cose guardando, come farebbe un programmatore umano, deducendo quali sono le regole del gioco per poi replicarle“.