L'intelligenza artificiale fatica ad adattarsi ai videogiochi moderni
Secondo una ricerca NYU, l'AI eccelle in giochi strutturati ma mostra limiti evidenti nelle complessità dinamiche dei videogame moderni.
Le recenti conquiste dell'intelligenza artificiale (AI) in giochi come chess e go hanno creato l'illusione di un progresso verso una vera general intelligence. Tuttavia, uno studio condotto da ricercatori della New York University evidenzia una debolezza significativa: l'incapacità dell'AI di adattarsi efficacemente a videogiochi moderni mai incontrati prima.
Secondo il report, i successi dell'AI sono spesso confinati a sistemi altamente specializzati, addestrati su regole fisse e ambienti controllati. In questi contesti, l'AI può raggiungere prestazioni sovrumane, ma basta una minima variazione nelle regole o nell'ambiente affinché il sistema collassi. I videogiochi contemporanei, invece, richiedono competenze variegate: ragionamento spaziale, pianificazione a lungo termine, apprendimento tramite tentativi ed errori e intuizione sociale.
La ricerca sottolinea che le tecniche di reinforcement learning consentono all'AI di eccellere solo dopo milioni di simulazioni, ma questa expertise non è trasferibile a contesti nuovi. Anche i Large Language Models mostrano scarsi risultati su giochi non familiari senza strutture di supporto specifiche.
Gli autori concludono che una vera AI generalista dovrebbe apprendere nuovi giochi con la stessa rapidità di un giocatore umano esperto, un obiettivo che la tecnologia attuale non è ancora in grado di raggiungere.
