Negli ultimi giorni una già accesa comunità di IA si è incendiata da parte di ricercatori provenienti dalla Cina e da Singapore che hanno contrapposto la più moderna intelligenza artificiale all'impegnativo videogioco Red Dead Redemption II (RDR2). Lo studio, intitolato Towards General Computer Control: An Integration of OpenAI's GPT-4V with CRADLE Multi-modal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study, studia la ricerca di "algoritmi di selezione del modello" per l'esplorazione del gioco multiplayer del videogioco, Red Dead Redemption II.

Comprendere il controllo generale del computer

Il controllo informatico generale (GCC) apre la strada alla formazione dell’intelligenza generale artificiale (AGI) in cui i sistemi di intelligenza artificiale dimostrano la loro competenza nel gestire rapidamente i compiti con pari competenza e comprensione dimostrata dagli utenti umani. Con i sistemi di immissione dei computer che includono dati visivi e uditivi, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo di persona più abile nel computer. Inoltre, questa tecnica fornisce all’intelligenza artificiale un mezzo per comportarsi in modo deciso in situazioni dinamiche, ovvero testa la riproducibilità dell’intelligenza artificiale mentre attraversa il processo di apprendimento riconoscendo e reagendo in modo appropriato a varie informazioni senza una conoscenza preliminare dell’ambiente in cui opera.

RDR2, GM come viene chiamato e noto per il suo ricco ambiente e gli eventi inaspettati, è il nostro miglior punto di partenza per questo lavoro di ricerca. Il gioco presenta un sistema simulato di gestione del personale con un complesso sistema di controllo e componenti dell'interfaccia utente che vanno dai dialoghi interattivi a speciali istruzioni o indicazioni di gioco per risparmiare tempo e migliorare l'esperienza dell'utente, rendendo così credibile la valutazione dell'intelligenza artificiale.

Comportamento e progresso nei giochi con intelligenza artificiale

Il punto cruciale di questa ricerca è il framework CRADLE, che è un prototipo di sistema di intelligenza artificiale progettato in modo tale da non solo avere un gameplay ma gestire successivamente diversi tipi di applicazioni software. CRADLE mira a rendere l'IA familiare con il gameplay randomizzato attraverso il raggiungimento degli obiettivi; è tutto basato su modelli di apprendimento umano senza avere la minima idea di stati interni o API.

Tuttavia, non mi aspettavo che lo sviluppo sarebbe avvenuto senza intoppi. In alcuni lavori che richiedevano una rapida elaborazione della consapevolezza visuospaziale e decisioni in tempo reale, l’intelligenza artificiale ha dovuto affrontare difficoltà come complicate missioni di battaglia e mappe interne costituite da stretti corridoi interconnessi. Queste sfide hanno reso evidente la demarcazione tra il modello mentale del sistema di intelligenza artificiale e quello del motore di gioco che richiedeva un'accuratezza granulare nella gestione di compiti gemelli come la somiglianza della visione umana e la comprensione degli oggetti del gioco.

Sfide future e implicazioni

Sebbene tutti i problemi menzionati fossero completamente sincronizzati con il gameplay, CRADLE è comunque riuscito a completare la parte della storia e, di conseguenza, dovrebbe essere considerato un limite massimo nei giochi IA. I risultati dello studio non evidenziano solo la capacità dell’intelligenza artificiale di implementare queste simulazioni di compiti intensivi, ma ci dicono anche gli aspetti su cui è ancora possibile sviluppare, in particolare gli aspetti relativi allo sviluppo di un buon riconoscimento spaziale e di uno spettro visivo.

L’intelligenza artificiale è persistente, man mano che si evolve, il suo utilizzo raggiunge nuovi orizzonti, dove il gioco è l’oggetto della contesa iniziale tra altre sfide più profonde. I sistemi di intelligenza artificiale in grado di comprendere e reagire ai sistemi su piattaforme complesse diventano strumenti per il progresso in settori come la robotica e i sistemi strategici in tempo reale. Lo studio di seguito verrà innegabilmente preso come base per ulteriori ricerche, per migliorare le funzioni dell'intelligenza artificiale e supererà i limiti dell'applicazione del controllo informatico generale. Lo studio e il tentativo di risolvere i limiti esistenti e rendere i sistemi di intelligenza artificiale più sensati, reattivi e intelligenti contribuiranno a creare una risorsa di intelligenza artificiale che potrebbe essere utilizzata in ampie applicazioni.

Questo articolo è apparso originariamente su Tom's Hardware