Vecchio videogioco risolto con un errore

"Intelligenza artificiale", "apprendimento automatico", "machine learning". Per molti sono solo termini "scenografici" per definire i potenti algoritmi che simulano il pensiero umano, confrontando rapidamente un problema da risolvere con un'ampio elenco pre-impostato di problemi simili.

Un esempio lo vediamo tutti i giorni sui motori di ricerca: se scriviamo "evoluzione" ci viene suggerita la parola successiva: "Darwin". Dietro c'è un algoritmo che, basandosi sulle ricerche effettuate in precedenza, ritiene molto alta la probabilità che dopo la parola "evoluzione" l'utente scriverà "Darwin".

Questa semplificazione non deve però trarre in inganno: dietro l'intelligenza artificale c'è l'intelligenza umana, in grado di astrarre i problemi reali e tradurli in sofisticati modelli matematici da sottoporre ai computer.

Cinema e letteratura traboccano di racconti in cui le macchine prendono il sopravvento sul genere umano, esprimendo il timore che uno scenario simile possa realmente verificarsi. In che modo? Con decisioni che sfuggono alle nostre logiche.

Questa settimana dall'Università di Friburgo arriva una notizia che somiglia molto a questa dinamica: testando un software di intelligenza artificiale per insegnare a un computer come giocare ai videogames, i ricercatori Patryk Chrabaszcz, Ilya Loshchilov e Frank Hutter hanno ottenuto uno strano risultato. Il software ha trovato una "interessante soluzione" per il famoso gioco Q*bert per Atari diversa dalle normali logiche del gioco.

Il gioco tradizionale
Normalmente in Q*bert il giocatore completa un quadro saltando almeno una volta su tutti i cubi presenti sulla scena, senza essere catturato dai "nemici".

La soluzione "alternativa" del software 
Il software dei ricercatori, invece "ha prima completato il livello 1, poi ha iniziato a saltare di cubo in cubo in maniera apparentemente casuale. Per una ragione a noi sconosciuta, il gioco non è avanzato al quadro successivo ma tutti i cubi hanno iniziato a brillare, facendo guadagnare al giocatore un numero enorme di punti".



Insomma, l'intelligenza artificiale avrà pensato: "perché annoiarsi a saltare di cubo in cubo quando esiste un modo molto più efficiente per vincere?".

Il punto è che la soluzione trovata è una soluzione a cui nessun umano aveva mai pensato, ed è frutto di un approccio algoritmico chiamato "evolution strategy". Questo approccio consiste nel confrontare il rendimento vari algoritmi su un determinato problema, per poi "selezionare" quello che ottiene il risultato migliore. Successivamente vengono aggiunte e sottratte piccole modifiche (mutazioni) allo stesso algoritmo, nel tentativo di migliorarlo ulteriormente.