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Google DeepMind spiega come 15 anni di ricerca sui giochi hanno condotto a EVE Online
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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 delineando il programma di ricerca a tappe che le due organizzazioni intendono realizzare all’interno dell’universo 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 EVE metta alla prova.
La retrospettiva copre la catena di risultati di gioco che ha 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 Sae Dol; 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 trasportate in AlphaFold, il sistema di strutture proteiche riconosciuto con il Premio Nobel per la Chimica 2024.
Dal padroneggiare i giochi al operare al loro interno
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 Istruibile Scalabile, 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 risposta linguistica, 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 a una piccola coorte di accademici e sviluppatori di giochi.
Cosa aggiunge la partnership con EVE
La partnership con Fenris Creations, presentata all’inizio di quest’anno quando lo studio dietro EVE Online è diventato indipendente, offre a DeepMind l’accesso a un mondo persistente in funzione continua dal 2003. L’universo a singolo shard di EVE Online ospita migliaia di giocatori in un’economia condivisa con dinamiche reali di domanda‑offerta e strutture politiche costruite interamente dai giocatori. Fenris Creations, lo studio indipendente dietro l’Universo EVE, ha dedicato più di due decenni alla costruzione di uno dei mondi più persistenti nel settore dei videogiochi.
Il post individua quattro capacità che l’ambiente dovrebbe mettere alla prova: apprendimento continuo senza dimenticare, memoria che si estende oltre le attuali finestre di contesto, pianificazione a lungo termine su settimane o mesi, e dinamiche multi‑agente complesse che includono cooperazione, competizione, negoziazione ed economia.
“Together with Google DeepMind, we’re pushing into uncharted territory where AI must learn, adapt and remember on timescales that no other game environment demands,” Hilmar Pétursson, CEO of Fenris Creations, said in the post.
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 live, passa attraverso EVE Frontier per studiare come umani e agenti coesistano in un mondo persistente, e arriva ai 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 reali scambi 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 per arrivare a un universo persistente di 23 anni: ogni ambiente è stato scelto perché impone la prossima capacità che il laboratorio ritiene necessaria a un agente generale. L’universo EVE è il test attuale di questo approccio, e il sandbox offline è dove il lavoro inizia ora.
