La prossima grande sfida per Google A.I. è un gioco di carte di cui non hai mai sentito parlare

La storia dell'intelligenza artificiale è tanto marcata da ciò che i computer non possono fare come possono.

Ciò non vuol dire che la storia dell'IA sia una storia di insuccessi, ma piuttosto che, come disciplina, è stata spinta alla ricerca dell'intelligenza artificiale da una serie costante di affermazioni scettiche che suggeriscono che "un computer non farà mai [ inserisci l'impresa qui.] "

Un computer non sarà mai in grado di imparare. Un computer non sarà mai in grado di giocare a scacchi. Un computer non sarà mai in grado di vincere al game show Jeopardy! Un computer non sarà mai utile nella traduzione delle lingue. Un computer non sarà mai in grado di guidare una macchina. Un computer non potrà mai vincere a Go , o StarCraft o Texas Hold 'Em .

Di volta in volta, la nostra lista di compiti arbitrari che un computer non sarà mai in grado di fare è dimostrata sbagliata – di solito da scienziati informatici testardi che lo fanno proprio perché gli scettici pensavano che non potesse essere fatto.

Salta in avanti fino al 2019 e le attività che un computer "non sarà mai in grado di fare sembrano un po 'più sottili sul terreno. Abbiamo bot per avvocati, in grado di dispensare consulenze legali ad una frazione del costo degli avvocati in carne e ossa. Abbiamo robot in grado di eseguire il tipo di mosse parkour che impressionerebbero qualsiasi star del cinema d'azione. Diamine, le macchine stanno persino dipingendo le foto che vendono per un sacco di soldi all'asta.

Dai i fuochi d'artificio

Cosa rimane, allora? La risposta, almeno secondo i ricercatori della DeepMind Technologies di proprietà di Alfabeto e dell'Università di Oxford, è "Hanabi". Se sei confuso, non sei solo.

Hanabi, la parola giapponese per i fuochi d'artificio, è un gioco di carte cooperativo in cui i giocatori lavorano insieme per costruire una serie di carte in un ordine specifico per far partire uno spettacolo di fuochi artificiali simulato. La svolta unica è che ogni giocatore può vedere le carte di tutti ma le proprie. Il gioco, che dura da un decennio, ha vinto il prestigioso premio "Spiel des Jahres" come miglior gioco da tavolo nel 2013.

Allora, perché esattamente Hanabi è il prossimo grande punto di riferimento per l'IA?

"La maggior parte dei giochi è incentrata sulla competizione tra i diversi giocatori", ha detto a Digital Trends Jakob Foerster, studente di dottorato presso l'Università di Oxford, che in precedenza era stato stagista presso DeepMind. "Puoi pensare, ad esempio, a scacchi, poker e StarCraft . In questi giochi, in genere non c'è una buona ragione per i giocatori di cooperare o comunicare tra loro. Tuttavia, la comunicazione e la cooperazione sono caratteristiche onnipresenti e essenziali della vita umana. Gli esseri umani trascorrono molto tempo a comunicare tra loro in una varietà di impostazioni, sia a livello personale che attraverso i media ".

"Come ricercatore, sono stato affascinato dal modo in cui gli agenti di intelligenza artificiale possono imparare a comunicare e cooperare tra loro e, in ultima analisi, anche con gli esseri umani. Hanabi rappresenta un'opportunità unica per una grande sfida in questo campo, poiché richiede ai giocatori di ragionare sull'intento, sulle convinzioni e sul punto di vista degli altri giocatori, che sono tutte caratteristiche essenziali per la cooperazione e la comunicazione ".

In Hanabi, i giocatori devono comunicare tra loro per scoprire quali carte devono giocare e quali scartare. La sfida intrinseca è che la comunicazione è limitata a costose azioni di suggerimento. Questi usano una quantità limitata di segnalini suggerimento disponibili nel gioco.

I giocatori di successo devono trasmettere informazioni extra concordando le convenzioni, oltre a ragionare su intenti, convinzioni e punti di vista di altri giocatori nel gioco.

"Questi aspetti della comunicazione, della teoria della mente e della cooperazione rendono Hanabi unico rispetto agli altri benchmark", ha continuato Foerster.

Accensione del fusibile

In un articolo pubblicato di recente , i ricercatori di DeepMind propongono due sfide per l'IA di Hanabi. Il primo di questi è imparare a giocare con successo con copie di se stessi. Ciò richiederà una quantità impressionante di innovazione nei metodi di apprendimento automatico. Anche solo il calcolo del numero di mosse disponibili è complicato in un mazzo di 50 carte con un numero enorme di mani possibili è straordinariamente impegnativo computazionalmente.

La sfida più difficile è ottenere un'IA da giocare con compagni di squadra e umani sconosciuti. Ciò richiederà capacità come comprendere l'intento e il punto di vista degli altri e adattarsi al loro approccio. Gli umani di solito imparano in tenera età che non tutti pensano esattamente nello stesso modo, ma è un'idea filosoficamente difficile per una macchina con cui confrontarsi.

"Possiamo essenzialmente pensare che la prima parte sia una 'ricerca sulle convenzioni', che è tecnicamente difficile, ma almeno in linea di principio può essere scritta", ci ha detto Nolan Bard, uno scienziato ricercatore di DeepMind. "Al contrario, nella seconda parte i sistemi di IA potrebbero dover capire le" conve
nzioni per
la ricerca "- [in altre parole] come i compagni di squadra decidono su quali mosse fare".

"Mentre stiamo iniziando con le impostazioni in cui le IA imparano a comunicare con una serie fissa di compagni di squadra, la seconda parte della sfida include le impostazioni in cui gli agenti devono imparare ad adattarsi ai nuovi compagni di squadra. Mentre tutti questi sono aspetti vitali per gli agenti di intelligenza artificiale al fine di interagire in modo fluido con gli umani e altri agenti, attualmente non sono rappresentati nei benchmark dell'AI. La nostra speranza è che l'Hanabi Learning Environment svolga un ruolo fondamentale nel colmare questa lacuna ".

I ricercatori affermano che l'intelligenza artificiale è ora al punto in cui questa è una sfida accessibile alle macchine da affrontare. Tuttavia, non sarà facile e richiederà grandi progressi in campi come l'apprendimento del rinforzo, la teoria dei giochi e altro ancora. Per contribuire a far progredire la ricerca, il team ha creato un ambiente Hanabi open source per altri ricercatori da utilizzare come base per il loro lavoro.

"Non mi piace davvero dichiarare numeri, ma se fossi costretto a fare un'ipotesi mi aspetterei almeno altri cinque anni circa", ha continuato Foerster. "Tuttavia, non vedo l'ora che qualcuno abbia delle buone idee e mi dimostri che ho torto. L'innovazione stimolante è la motivazione principale di questo benchmark, quindi in un certo senso sarebbe un grande successo essere smentito ".

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