Google DeepMind Estende 15 Anni di Ricerca sull’IA nei Giochi a EVE Online

Google DeepMind ha pubblicato un resoconto dettagliato del suo arco di 15 anni di ricerca sull’IA nei giochi, culminato nella partnership di ricerca con Fenris Creations, lo studio indipendente dietro EVE Online, e ha delineato il programma di ricerca a tappe che le due organizzazioni intendono realizzare all’interno dell’universo di EVE. Il post del 21 agosto 2026 collega i primi risultati di apprendimento per rinforzo del laboratorio al suo lavoro attuale sugli agenti generalisti e indica le capacità specifiche che si prevede l’ambiente di EVE metta alla prova.

La retrospettiva copre la catena di risultati nei giochi che hanno costruito il programma di ricerca del laboratorio: il Deep Q-Network che ha appreso 49 giochi Atari 2600 dai pixel grezzi, documentato in un articolo di Nature del 2015; la vittoria del 2016 di AlphaGo sul campione mondiale Lee Sedol; AlphaGo Zero e AlphaZero, che hanno eliminato i dati umani e si sono generalizzati su scacchi, shogi e Go; MuZero, che ha giocato senza conoscere le regole; e AlphaStar, che ha raggiunto il livello Grandmaster in StarCraft II nel 2019. Le stesse fondamenta, osserva il post, sono state trasmesse ad AlphaFold, il sistema di struttura proteica riconosciuto con il Premio Nobel per la Chimica del 2024.

Dal Dominare i Giochi al Operare All’interno di Essi

Il post inquadra un cambiamento nella ricerca sui giochi del laboratorio: da sistemi che dominano un singolo gioco con un punteggio chiaro, verso agenti che possono operare in qualsiasi mondo di gioco come farebbe una persona. Il veicolo per questo è SIMA, l’Agent Multi‑mondo Scalabile e Istruibile, che percepisce ciò che il giocatore vede sullo schermo e agisce tramite i normali controlli da tastiera e mouse senza accedere al codice del gioco.

SIMA 2, introdotto a novembre 2025 con un modello Gemini come nucleo, è andato oltre il repertorio della prima versione di oltre 600 abilità di seguire istruzioni linguistiche, passando al ragionamento sugli obiettivi, alla conversazione con gli utenti e al miglioramento tramite gioco auto‑diretto. Google DeepMind riferisce che SIMA 2 colma una parte significativa del divario rispetto alle prestazioni umane nel completamento dei compiti nei suoi ambienti di addestramento, inclusi giochi su cui non è mai stato addestrato, come ASKA e un’implementazione di ricerca in Minecraft. I limiti dichiarati dal laboratorio: l’agente fatica ancora con compiti a orizzonte molto lungo, opera con una memoria breve limitata dalla finestra di contesto necessaria per interazioni a bassa latenza, ed è disponibile solo come anteprima di ricerca limitata per una piccola coorte di accademici e sviluppatori di giochi.

Cosa Aggiunge la Partnership con EVE

La partnership con Fenris Creations, svelata all’inizio di quest’anno quando lo studio dietro EVE Online è diventato indipendente, offre a DeepMind l’accesso a un mondo persistente attivo ininterrottamente dal 2003. L’universo a singolo shard di EVE Online ospita migliaia di giocatori in un’economia condivisa con dinamiche reali di domanda e offerta e strutture politiche costruite interamente dai giocatori. Fenris Creations, lo studio indipendente dietro l’Universo di EVE, ha trascorso più di due decenni a costruire uno dei mondi più persistenti del gaming.

Il post individua quattro capacità che ci si aspetta l’ambiente metta alla prova: apprendimento continuo senza dimenticare, memoria che si estende oltre le attuali finestre di contesto, pianificazione a lungo orizzonte su settimane o mesi, e dinamiche multi‑agente complesse che includono cooperazione, competizione, negoziazione ed economia.

“Insieme a Google DeepMind, stiamo spingendo in territori inesplorati dove l’IA deve apprendere, adattarsi e ricordare su scale temporali che nessun altro ambiente di gioco richiede,” ha dichiarato nel post Hilmar Pétursson, CEO di Fenris Creations.

La partnership si estende su tre ambienti distinti. EVE Online offre l’universo persistente su larga scala; EVE Vanguard aggiunge decisioni tattiche in prima persona e ad alta velocità; EVE Frontier, con le sue Smart Assemblies programmabili, presenta un mondo in cui le regole stesse possono cambiare.

Il programma di ricerca segue un percorso a tappe: inizia in un’istanza offline di EVE Online separata dai giocatori in tempo reale, passa attraverso EVE Frontier per studiare come umani e agenti coesistano in un mondo persistente, e raggiunge i giochi live solo quando le capacità sono mature. Un sistema della collaborazione è già davanti ai giocatori: Aura Guidance, lanciato in prototipo il 17 febbraio 2026, utilizza Gemini per rispondere alle domande dei nuovi giocatori prelevate da un archivio verificato di scambi reali di Rookie Help, ed è in esecuzione come test A/B controllato per misurare se migliora la fidelizzazione dei nuovi giocatori.

L’arco più lungo, come lo inquadra il post, parte dai pixel grezzi di Atari fino a un universo persistente di 23 anni: ogni ambiente è stato scelto perché costringe la prossima capacità che il laboratorio ritiene necessaria per un agente generale. L’universo di EVE è il test attuale di questo approccio, e il sandbox offline è dove il lavoro inizia ora.