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Come si è evoluta l’intelligenza artificiale dentro al videogioco di calcio Fifa?

Come si e evoluta lintelligenza artificiale dentro al videogioco di
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Il calcio è una cosa semplice, a patto di essere un essere umano. Spiegare a un software come affrontare un avversario, dove posizionare gli altri calciatori, quando passare, scattare o crossare è più difficile di insegnargli a battere un campione mondiale di scacchi. Gli algoritmi di machine learning applicati alle simulazione del gioco del calcio hanno subito nel tempo un rapidissimo processo di affinamento anche per via del successo globale di questi videogiochi. Titoli come Pro Evolution Soccer e Fifa sono diventati nel tempo campi di gioco privilegiati per addestrare alcune forme di intelligenza artificiale. Con risultati evidenti e progressivi di anno in anno.

Infatti negli anni Novanta giocare contro il computer non era particolarmente sfidante anche perché dopo un paio di partite il sistema era “hackerabile”. Si riusciva insomma a trovare il punto debole, vuoi nel bilanciamento dei giocatori (alcuni atleti erano imprendibili) vuoi nelle tattiche difensive (compiendo certi movimenti si riusciva a confondere gli avversari e il gol era quasi assicurato). Oggi i “bug”, gli errori, ci sono ancora, ma è più difficile individuarli.

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«Penso che la sfida più grande sia creare giocatori che possano agire come farebbero gli umani», spiega al Sole 24 Ore Fabio Zinno, senior software engineer di Ea, lo sviluppatore di Fifa, il videogioco più venduto in Italia e più famoso nel mondo. . «Abbiamo visto molte ricerche nel mondo accademico che generano giocatori AI con abilità super umane, ma sicuramente fallirebbero un test di Turing. Puoi addestrare un agente autonomo a giocare a Fifa e a vincere ogni volta, ma se i suoi movimenti sono innaturali, irregolari e imprevedibili, probabilmente non sei riuscito a creare una buona AI di gioco». L’obiettivo non dovrebbe essere vincere a tutti i costi, ma creare un’esperienza avvincente, stimolante e complessivamente divertente per i nostri giocatori».

Dentro Ela, spiega, esistono diversi gruppi che sviluppano algoritmi di Machine Learning, tra cui i team tecnologici centrali. Diversi team di sviluppo, tra cui FIFA, Madden, UFC e NHL, stanno inoltre portando avanti anche propri progetti di Machine Learning, artefici di alcune soluzioni già utilizzate all’interno del gioco e di altre che seguiranno presto.«In poche parole – aggiunge – in EA crediamo che il Machine Learning non debba essere trattato come un’”arte segreta”, con un gruppo di esperti separati dal processo di sviluppo: al contrario, promuoviamo una cultura che si sforzi di rendere il Machine Learning semplicemente un altro “strumento nella cassetta degli attrezzi ”per tutti i nostri Software Engineers e Technical Artists».

Che tipo di apprendimento automatico stanno studiando?

«Siamo molto impegnati nella creazione di strumenti più intelligenti per la creazione di contenuti, tra cui modelli e trame 3D, terreni, stadi, paesaggi urbani, animazioni facciali e del corpo. Uno sforzo notevole si sta dirigendo verso la motion capture del viso e dei movimenti del corpo partendo dai video, una tecnologia che non solo ci darà un volume maggiore di animazioni, ma anche risultati molto più organici e naturali: per quanto le animazioni acquisite col tradizionale processo di motion capture in studio siano di un buon livello, queste vengono realizzate utilizzando marcatori e oggetti di scena che a volte possono ostacolare il movimento naturale. Riuscire a catturare i movimenti degli atleti “nel loro ambiente naturale”, soprattutto per quanto riguarda i titoli sportivi, è un traguardo molto allettante. Il Machine Learning sta inoltre rendendo possibili soluzioni più olistiche per le prestazioni dei personaggi e stiamo lavorando su modelli in grado di generare parlato dal testo, insieme alla sincronizzazione labiale e alle animazioni facciali. L’obiettivo è includere in futuro anche i gesti del corpo, per fornire comportamenti realistici e convincenti.



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