Ai più NVIDIA è nota per essere uno dei principali produttori di schede video per PC, mercato dove, escluse le soluzioni integrate nei processori, il colosso di Santa Clara detiene la maggioranza delle vendite da più di un decennio, soprattutto in ambito gaming. Con la sempre maggior rilevanza negli ultimi anni dell’intelligenza artificiale, campo in cui l’architettura delle GPU ( i processori grafici tradizionalmente usati sulle schede video) si presta a velocizzare operazioni intensive come quelle richieste dal machine learning, NVIDIA ha però iniziato a dedicare parte dei propri sforzi nella ricerca e sviluppo di soluzioni hardware e software ad essa dedicata, come acceleratori pensati per datacenter e workstation, arrivando anche a sviluppare piattaforme dedicate alla guida autonoma.

Oggi l’azienda di Santa Clara ha tolto i veli da NVIDIA GameGAN, un modello di AI sviluppato da un team di ricerca dei suoi laboratori di Toronto che utilizza le GAN (Generative Adversarial Networks o reti generative avversarie) per ricreare un gioco all’interno di una rete neurale senza che gli siano fornite informazioni in merito alle sue regole, ma solo le registrazioni delle partite e dei comandi utilizzati nel corso delle stesse, vedendo il sistema impararne dunque il funzionamento semplicemente “osservando”. Volendo semplificare notevolmente il funzionamento alla base di questa tecnica, per allenare un algoritmo di deep learning partendo da un quantitativo di dati in ingresso limitato le GAN utilizzano due reti neurali, una generativa che cerca di riprodurre in proprio una versione dei dati ricevuti ed una discriminante che cerca di distinguere i dati veri da quelli riprodotti dalla rete generativa, che messe in competizione vedono la prima affinare la propria capacità di creare “falsi” credibili mentre la seconda quella di distinguere i veri dai falsi, riuscendo così ad ottenere un quantitativo maggiore di dati su cui operare (per un approfondimento più dettagliato vi rimandiamo al seguente post sul blog di NVIDIA)

Per provare le capacità di GameGAN, i ricercatori con la collaborazione di BANDAI NAMCO, hanno dato in pasto al proprio sistema le registrazioni di oltre 50.000 partite di Pac-Man, un celebre classico dei videogame che oggi celebra il suo 40° anniversario, ed una volta completato il training hanno messo un agente AI a giocare al gioco generato nella rete neurale, vedendo gli algoritmi generati da GameGAN reagire agli input del “giocatore”, e generare dunque i frame grafici corrispondenti, riproducendo ciò che ci si aspetterebbe dal gioco reale: Pac-Man nel suo percorso non è in grado di attraversare i muri, mangia man mano le palline, ed è inseguito dai fantasmi finchè non mangia le power-pill, momento in cui l’AI reagisce cambiando il colore degli inseguitori a blu e rendendoli “mangiabili”, il tutto va ricordato in assenza di un motore di gioco tradizionale, e senza l’intervento di un programmatore a preimpostare le regole.

Secondo i ricercatori, che presenteranno il paper sul progetto alla Conference on Computer Vision and Pattern Recognition di giugno, le applicazioni di GameGAN sono potenzialmente molteplici come, una volta dati in pasto al sistema livelli diversi del gioco, generare livelli completamente nuovi o riprodurre una versione del gioco con una veste grafica diversa ad esempio cambiando la grafica di sfondi e muri o sostituendo i personaggi – l’algoritmo è in grado di distinguere elementi “statici” del livello da quelli che possono ad esempio navigarlo. Ma queste non si fermano solo al gaming, infatti il medesimo sistema potrebbe essere usato per velocizzare il training di robot o di sistemi di guida autonoma, generando nuovi scenari da sottoporre ai loro sistemi di deep learning a partire da quelli raccolti nel mondo reale.

Gli appassionati di Pac-Man potranno mettersi alla prova con la versione del gioco “sviluppata” da GameGAN nei prossimi mesi, quando verrà rilasciata sull’AI Playground di NVIDIA

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