Vi siete mai trovati alle prese con un gioco in cui tutto sembra troppo facile? O di contro in un gioco in cui niente sembra avere un minimo di logica e andare avanti è un supplizio. Questo genere di situazioni in un futuro forse non troppo lontano potrebbero essere solo un ricordo.
Uno degli aspetti più complicati dello sviluppo dei videogiochi, come se immmaginare una storia interattiva e accattivamente che si regga sull’esperienza di chi gioca e in un ambiente da prevedere fino all’ultimo granello di polvere non lo sia abbastanza, è di certo creare l’esperienza di gioco in modo che sia bilanciata. Non esiste un metro universale per descrivere quando un gioco si gioca con “easy” e quando è “hard core” e ogni team ha la sua scala di valori e di variabili. 
Ma dai progressi della tecnologia che è al momento quella più affascinante per tanti potrebbe arrivare una soluzione definitiva alla questione della creazione dei nemici, degli NPC e, in generale, al modo in cui i developer sono ora al limite della palla di vetro quando si tratta di prevedere i comportamenti e i limiti della propria creatura. E ci limitiamo a guardare alla faccenda dal punto di vista dei videogiochi perchè allargando appena un po’ il campo di utilizzo quello che appare all’orizzonte non è rassicurante.
I videogiochi sanno quello che fanno e quello che fai?
Durante il più recente evento Unreal Fest Alexandre Peyrot e Romain Trachel di Eidos Sherbrooke hanno presentato al mondo un panel dal titolo stuzzicante: “Modulare la difficoltà di gioco con il machine learning“. Le IA in grado di imparare da ciò che viene loro fornito da masticare e analizzare è una delle nuove frontiere dell’ingegneria informatica e non solo. Dall’assistente di Google alle menti artificiali che riescono ad immaginare nuove proteine e quindi riducono i tempi della sperimentazione medica, siamo ufficialmente entrati in un momento storico in cui le intelligenze artificiali stanno facendod enormi passi avanti.
Quindi perchè non implementare qualcosa del genere anche nei videogiochi? I due specialisti di machine learning di Eidos Sherbrooke hanno quindi preso questa idea e la stanno sperimentando in un ambiente di gioco con risultati incoraggianti. La IA calcola ciò che il giocatore fa e cosa dovrebbe fare e reagisce creando un nemico più o meno agguerrito e furbo, in base a ciò che le viene chiesto di produrre. Un modo tutto nuovo per saltare a piè pari tutti i diagrammi di flusso e i test con cui i team di sviluppo devono invece creare ogni singola variabile all’interno di una situazione data.
La IA spingerà a nuovi game engine?
Come per ogni passo avanti rivoluzionario anche l’implementazione dei modelli di machine learning nei videogiochi richiederà un periodo di transizione. Un periodo in cui, spiegano i due esperti Eidos, ci sarà bisogno di rivedere anche il modo in cui i game engine lavorano per accelerare la mole enorme di calcoli aggiuntivi che la IA deve fare e, insieme, produrre modelli degli elementi di gioco che possano davvero seguire le decisioni creative dell’intelligenza artificiale.
