MuZero è l’IA creata da Google Deep Mind che può battere l’intelligenza umana

MuZero padroneggia Go, scacchi, shogi e Atari. Il nuovo progetto di Google Deep Mind batte l’essere umano nei giochi più complessi.

I suoi predecessori hanno dimostrato davvero grandi abilità, ma MuZero, la nuova IA di Deep Mind ha qualcosa in più. Si tratta del primo sistema intelligente che non necessita d’insegnamenti o di conoscere le regole. Riesce perfettamente a capire da solo quale sia lo scopo del gioco.

Deep Mind aveva già sviluppato AlphaGo, poi AlphaGo Zero e, infine Alpha Zero: tre programmi che hanno saputo padroneggiare giochi difficili come Go, scacchi e Shogi, grazie alla capacità di pianificare strategie man mano più efficaci. Ma, fino ad oggi, la maggior parte delle volte non sono riusciti a destreggiarsi perfettamente in situazioni complesse come nei giochi Atari.

Al contrario, MuZero, introdotto per la prima volta in un documento del 2019, è riuscita a superare questa difficoltà, semplicemente apprendendo in maniera rapida un modello che si concentra sugli aspetti più importanti del meccanismo del gioco, sviluppando un’adeguata strategia.

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MuZero è il futuro di Google Deep Mind

La ricerca relativa a MuZero è stata pubblicata sulla rivista Nature da Deep Mind durante questo mese, anche se era venuta fuori anche in un documento del 2019.

La novità riguarda proprio la sua capacità di apprendere regole e meccanismi da sola, senza bisogno d’insegnamenti. Quest’IA riesce, in pratica, ad auto educarsi al lavoro da svolgere. Un notevole passo avanti rispetto alle precedenti.

MuZero si avvicina molto all’intelligenza umana grazie alla sua abilità nel pianificare tutto, come fa un essere umano quando, ad esempio, sa di dover organizzare la propria giornata per riuscire a concludere perfettamente tutti gli impegni previsti.

Stessa cosa avviene in giochi come scacchi, dama, poker, dove ogni mossa deve essere preparata attentamente. Ma fin qui ci erano arrivate anche le IA precedenti.

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La differenza sostanziale di MuZero sta non nel modellare l’intero ambiente d’azione, ma nel modificare solo gli aspetti preponderanti nel processo decisionale. Un essere umano, per esempio, in una giornata di traffico intenso, consulterà il navigatore per trovare una strada alternativa da percorrere in automobile.