Da Atari a Doom: Come Google sta ridefinendo i videogiochi con l’AI

L’industria dei videogiochi, che oggi vale 347 miliardi di dollari, è cresciuta fino a diventare un attore significativo nel mondo dell’intrattenimento, coinvolgendo più di tre miliardi di persone in tutto il mondo. Ciò che è iniziato con titoli semplici come Pong e Space Invaders è evoluto in giochi più sofisticati come Doom, che ha stabilito nuovi standard con le sue grafiche 3D e l’esperienza di gioco su console domestiche. Oggi, l’industria si trova sull’orlo di una nuova era, influenzata dai progressi nell’intelligenza artificiale (AI). A guidare questa trasformazione è Google (GOOGL ), che utilizza le sue risorse estensive e la sua tecnologia per ridefinire come i videogiochi vengono creati, giocati ed esperiti. Questo articolo esplora il viaggio di Google nel ridefinire i videogiochi.

L’inizio: AI per giocare ai giochi Atari

L’utilizzo di AI da parte di Google nei videogiochi è iniziato con uno sviluppo cruciale: creare un’AI in grado di riconoscere ambienti di gioco e reagire come un giocatore umano. In questo lavoro iniziale, hanno introdotto un agente di apprendimento per rinforzo profondo che poteva imparare strategie di controllo direttamente dal gioco. Centrale in questo sviluppo era una rete neurale convoluzionale, addestrata utilizzando Q-learning, che elaborava i pixel dello schermo grezzo e li convertiva in azioni specifiche del gioco in base allo stato corrente.

I ricercatori hanno applicato questo modello a sette giochi Atari 2600 senza modificare l’architettura o l’algoritmo di apprendimento. I risultati sono stati impressionanti: il modello ha superato i metodi precedenti in sei giochi e ha superato le prestazioni umane in tre. Questo sviluppo ha evidenziato il potenziale dell’AI per gestire videogiochi interattivi complessi con nulla più che input visivo.

Questo passo ha gettato le basi per successivi risultati, come la vittoria di AlphaGo contro un campione del mondo di Go. Il successo degli agenti AI nel padroneggiare giochi impegnativi ha da allora stimolato ulteriori ricerche su applicazioni nel mondo reale, tra cui sistemi interattivi e robotica. L’influenza di questo sviluppo si sente ancora oggi nei campi dell’apprendimento automatico e dell’AI.

AlphaStar: AI per imparare strategie di gioco complesse per StarCraft II

Basandosi sui loro primi successi AI, Google ha puntato l’attenzione su una sfida più complessa: StarCraft II. Questo gioco di strategia in tempo reale è noto per la sua complessità, poiché i giocatori devono controllare eserciti, gestire risorse ed eseguire strategie in tempo reale. Nel 2019, Google ha introdotto AlphaStar, un agente AI in grado di giocare a StarCraft II a livello professionale.

Lo sviluppo di AlphaStar ha utilizzato una combinazione di apprendimento per rinforzo profondo e apprendimento per imitazione. Ha imparato inizialmente guardando le riprese di giocatori professionisti, poi ha migliorato attraverso l’auto-gioco, eseguendo milioni di partite per raffinare le sue strategie. Questo risultato ha dimostrato la capacità dell’AI di gestire giochi di strategia in tempo reale complessi, raggiungendo risultati che eguagliano quelli dei giocatori umani.

Oltre i giochi individuali: verso un’AI più generalista per i giochi

L’ultimo progresso di Google segna un passo verso la creazione di un agente AI più versatile. Di recente, i ricercatori di Google hanno introdotto SIMA, acronimo di Scalable Instructable Multiworld Agent, un nuovo modello AI progettato per navigare in vari ambienti di gioco utilizzando istruzioni linguistiche naturali. A differenza dei modelli precedenti che richiedevano l’accesso al codice sorgente del gioco o API personalizzate, SIMA opera con due input: immagini sullo schermo e comandi linguistici semplici.

SIMA traduce queste istruzioni in azioni di tastiera e mouse per controllare il personaggio centrale del gioco. Questo metodo gli consente di interagire con diversi ambienti virtuali in un modo che riflette il gioco umano. La ricerca ha mostrato che l’AI addestrata su più giochi si esegue meglio di quelle addestrate su un singolo gioco, evidenziando il potenziale di SIMA per guidare una nuova era di AI generalista o di base per i giochi.

Il lavoro in corso di Google mira ad espandere le capacità di SIMA, esplorando come tali agenti versatili e guidati dal linguaggio possano essere sviluppati in diversi ambienti di gioco. Questo sviluppo rappresenta un passo significativo verso la creazione di un’AI che possa adattarsi e prosperare in vari contesti interattivi.

AI generativa per la progettazione di giochi

Di recente, Google ha esteso la sua attenzione dal miglioramento del gioco alla creazione di strumenti che supportano la progettazione di giochi. Questo spostamento è guidato dai progressi nell’AI generativa, in particolare nella generazione di immagini e video. Uno degli sviluppi significativi è l’uso dell’AI per creare personaggi non giocanti (NPC) adattivi che rispondono alle azioni del giocatore in modi più realistici e imprevedibili.

Inoltre, Google ha esplorato la generazione di contenuti procedurali, dove l’AI aiuta a progettare livelli, ambienti e interi mondi di gioco in base a regole o pattern specifici. Questo metodo può semplificare lo sviluppo e offrire ai giocatori esperienze uniche e personalizzate con ogni partita, suscitando un senso di curiosità e aspettativa. Un esempio notevole è Genie, uno strumento che consente agli utenti di progettare giochi di piattaforma 2D fornendo un’immagine o una descrizione. Questo approccio rende lo sviluppo di giochi più accessibile, anche per coloro che non hanno competenze di programmazione.

L’innovazione di Genie risiede nella sua capacità di imparare da vari video di giochi di piattaforma 2D piuttosto che affidarsi a istruzioni esplicite o dati etichettati. Ciò consente a Genie di comprendere meglio la meccanica del gioco, la fisica e gli elementi di design. Gli utenti possono iniziare con un’idea di base o uno schizzo, e Genie genererà un ambiente di gioco completo, compresi impostazioni, personaggi, ostacoli e meccaniche di gioco.

AI generativa per lo sviluppo di giochi

Basandosi sui progressi precedenti, Google ha recentemente introdotto il suo progetto più ambizioso, volto a semplificare il processo di sviluppo di giochi che tradizionalmente richiedeva una codifica estensiva e competenze specializzate. Di recente, hanno introdotto GameNGen, uno strumento AI generativo progettato per semplificare il processo di sviluppo di giochi. GameNGen consente ai sviluppatori di creare interi mondi di gioco e narrative utilizzando prompt linguistici naturali, riducendo significativamente il tempo e lo sforzo necessari per creare un gioco. Sfruttando l’AI generativa, GameNGen può generare asset di gioco unici, ambienti e trame, consentendo ai sviluppatori di concentrarsi di più sulla creatività piuttosto che sulla tecnologia. Ad esempio, i ricercatori hanno utilizzato GameNGen per sviluppare una versione completa di Doom, dimostrando le sue capacità e aprendo la strada a un processo di sviluppo di giochi più efficiente e accessibile.

La tecnologia dietro GameNGen coinvolge un processo di addestramento a due fasi. In primo luogo, un agente AI viene addestrato a giocare a Doom, creando dati di gioco. Questi dati addestrano quindi un modello AI generativo che prevede frame futuri in base alle azioni e ai visuali precedenti. Il risultato è un modello di diffusione generativo in grado di produrre gameplay in tempo reale senza componenti tradizionali del motore di gioco. Questo passaggio da codifica manuale a generazione AI segna un importante traguardo nello sviluppo di giochi, offrendo un modo più efficiente e accessibile per creare giochi di alta qualità per studi più piccoli e creatori individuali.

 La conclusione

I recenti progressi di Google nell’AI sono destinati a ridisegnare fondamentalmente l’industria dei videogiochi. Con strumenti come GameNGen che consentono la creazione di mondi di gioco dettagliati e SIMA che offre interazioni di gioco versatili, l’AI sta trasformando non solo come vengono fatti i giochi, ma anche come vengono esperiti.

Man mano che l’AI continua a evolversi, promette di migliorare la creatività e l’efficienza nello sviluppo di giochi. Gli sviluppatori avranno nuove opportunità per esplorare idee innovative e offrire esperienze più coinvolgenti e immersive. Questo passaggio segna un momento significativo nell’evoluzione continua dei videogiochi, sottolineando il ruolo crescente dell’AI nel plasmare il futuro dell’intrattenimento interattivo.