Abstract

I recentissimi progressi del deep learning stanno portando
l'intelligenza artificiale a pervadere settori crescenti della nostra
vita. In questo seminario introduttivo ci concentreremo in particolare
sul deep reinforcement learning applicato a creare intelligenze
super-umane per i giochi di strategia. Questo settore è stato
rivoluzionato tra il 2015 e il 2017 dall'avvento di AlphaGo, AlphaGo
Zero e AlphaZero, sviluppati da Google DeepMind a scopo dimostrativo.
Si tratta di programmi in grado di giocare a livello super-umano a
diversi giochi di strategia, tra cui quello del "go", ritenuto da
sempre una pietra miliare fondamentale per lo sviluppo dell'IA (più
ancora degli scacchi, dove il livello super-umano è stato raggiunto
con tecnologie diverse già dagli anni 90).
Sappiamo oggi che qualunque gioco di strategia con caratteristiche
ragionevoli può essere affrontato e risolto da una IA generica, senza
bisogno di grandi adattamenti. Il sistema per sviluppare questi
programmi è chiaro a livello pratico, ed è attualmente utilizzato in
diversi esperimenti pilota, sviluppati da una vivace community.
Tuttavia molto resta da fare in termini della comprensione astratta e
matematica di questi sistemi.

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