MotoGP 19: scopriamo ANNA, la nuova intelligenza artificiale di Milestone

La nostra intervista a Matteo Pezzotti, Lead Game Designer di MotoGP 19, ci ha permesso di scoprire nuovi dettagli sull'IA del gioco dello studio milanese.

intervista MotoGP 19: scopriamo ANNA, la nuova intelligenza artificiale di Milestone
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  • Come abbiamo evidenziato nella nostra recensione di MotoGP 19, uno dei più grandi traguardi raggiunti da Milestone consiste nell'introduzione di A.N.N.A, una nuova forma di intelligenza artificiale dalle capacità adattive e basata sulle reti neurali. Si tratta di una feature potenzialmente rivoluzionaria per il panorama dei racing game, intorno alla quale ci siamo subito incuriositi. Ecco perché abbiamo incontrato Matteo Pezzotti, Lead Game Designer di MotoGP 19, ponendogli alcune domande sul funzionamento della IA e sulle sue possibili applicazioni. Senza ulteriori indugi, vi lasciamo al resoconto della nostra interessante chiacchierata.

    Vi presento A.N.N.A.

    Everyeye.it: Potete illustrarci, in poche parole e nella maniera più semplice possibile, quali sono i punti salienti della nuova tipologia di intelligenza artificiale basata sulle reti neurali?
    Matteo Pezzotti: A differenza di un'IA tradizionale, a cui il team di sviluppo fornisce dei comportamenti prestabiliti da seguire, il nuovo sistema prevede di fornire all'Intelligenza artificiale una visione del mondo circostante, degli obiettivi da raggiungere e la lista azioni disponibili per poterlo fare. Quindi i comportamenti dell'IA non sono "fissi" ma emergono attraverso lunghe e complesse sessioni di allenamento.

    Grazie ad un sistema di "Reward" gli sviluppatori hanno la possibilità di spiegare all'IA quali comportamenti sono utili al raggiungimento degli obiettivi e quali invece sono dannosi. Sarà poi l'Intelligenza artificiale stessa, girando in pista per migliaia di giri, a fare la somma di questi elementi ad imparare il modo migliore per raggiungere i propri obiettivi.

    Everyeye.it: Come e quando avete iniziato a coltivare l'idea che fosse necessario un simile cambio di paradigma per quanto concerne lo sviluppo e la gestione dell'intelligenza artificiale?
    Matteo Pezzotti: In realtà era già da qualche titolo che eravamo convinti che il nostro sistema di IA necessitasse di essere ripensato da zero: i nostri giocatori ci chiedevano avversari in grado di fornire un livello si sfida maggiore, offrendo allo stesso tempo un comportamento più naturale e realistico. Nel frattempo gli studi nel campo dell'IA Neurale e del Machine Learning hanno fatto dei passi da gigante, e semplicemente abbiamo pensato che fosse arrivato il momento che qualcuno provasse ad applicarlo al mondo dei videogiochi di corse. E quel qualcuno era Milestone.

    Everyeye.it: Negli ultimi mesi si è parlato davvero molto dei benefici di A.N.N.A., perlopiù associandolo/a ad una maggiore credibilità dei piloti avversari controllati dall'IA. Secondo voi ci sono degli aspetti interessanti di tale tecnologia che sono passati inosservati e che invece avrebbero meritato maggiore attenzione da parte della critica e del pubblico?
    Matteo Pezzotti: Sicuramente il pubblico ha percepito un aumento di competitività e il miglioramento dei comportamenti di gruppo.

    Quello che forse sfugge ai giocatori è il margine di miglioramento che mette a disposizione questa nuova tecnologia: alla prima implementazione il risultato è già migliorativo rispetto a quello che avevamo l'anno scorso, ma abbiamo solo iniziato a sfruttare le potenzialità di questo nuovo sistema.

    Everyeye.it: In passato ci sono stati altri tentativi di rendere i comportamenti dell'IA più verosimili, basti pensare ai Drivatar della serie Forza, che puntavano sull'utilizzo dei dati ricavati dagli utenti collegati online per replicarne il comportamento in pista. Quali sono i punti a favore della vostra tecnologia rispetto a questo tipo di approccio?
    Matteo Pezzotti: L'esperimento fatto da Forza con i Drivatar è stato molto interessante, ma si trattava di un sistema di IA classico in cui alcuni comportamenti degli avversari venivano modificati in base alle performance e all'aggressività dei singoli utenti di cui si voleva replicare lo stile di guida. Come già detto l'IA Neurale si basa su un paradigma completamente diverso: non siamo a noi ad imporre dei comportamenti fissi, è l'intelligenza artificiale che elabora il mondo intorno a sé e fa emergere attraverso il training i comportamenti necessari con cui affrontare una gara.

    Everyeye.it: Quali sono i cambiamenti che una simile novità ha comportato, sia a livello produttivo che di programmazione, nel flusso di lavoro?
    Matteo Pezzotti: I cambiamenti nel lavoro quotidiano sono stati enormi. Prima il lavoro seguiva dei processi molto più rigidi, i programmatori fornivano un set di comportamenti concordati, e poi stava al team di design tunare i parametri che li regolavano e "disegnare" sulle piste le traiettorie ideali da far seguire all'IA.

    Ora è tutto molto più incentrato sulla sperimentazione, sul migliorare il modo in cui l'intelligenza artificiale percepisce quello che gli sta intorno, e sul bilanciamento dei "Rewards" di cui abbiamo parlato prima. Da un certo punto di vista è un po' più complesso, visto che i risultati degli esperimenti non sempre sono predicibili, ma di certo il lavoro risulta molto più stimolante.

    Everyeye.it: Pensate di continuare su questa strada anche nei prossimi anni? Se sì, avete già individuato qualche possibile ritocco o modifica da implementare in future iterazioni della serie?
    Matteo Pezzotti: Sicuramente continueremo su questa strada, i miglioramenti sono già evidenti e consideriamo MotoGP19 solo il primo passo di un processo che vedrà l'IA Neurale sempre più presente nei nostri titoli. Per quanto riguarda il futuro, un aspetto che sicuramente ci piacerebbe approfondire è la gestione della strategia di gara: vogliamo che l'IA impari a "spingere" a seconda delle temperature dell'asfalto, dello stato delle gomme e soprattutto della fase di gara in cui si trova il pilota.

    Everyeye.it: Lo scopo dichiarato era quello di creare un'IA finalmente credibile e il più possibile vicina a quella dei piloti reali, ma come siete riusciti a coniugare questo sistema di apprendimento "autonomo" con la necessità di replicare i comportamenti di piloti iconici come Valentino Rossi, Andrea Dovizioso o Marc Màrquez?
    Matteo Pezzotti: In realtà l'IA Neurale ci offre molte più possibilità per creare queste differenziazioni, rispetto ad un sistema tradizionale.

    Visto che i "training" sono basati sul tipo di "premio" che si decide di assegnare ad un pilota, se si vuole ottenere un comportamento più aggressivo si può provare ad assegnare premi maggiori per i sorpassi. Se al contrario voglio creare un pilota dalla guida più pulita, dovrò penalizzare molto i contatti con gli altri piloti e le uscite di pista. Sicuramente arrivare al risultato desiderato richiede molo lavoro e parecchi esperimenti, ma i margini di intervento sono amplissimi.

    Everyeye.it: Pensate di estendere A.N.N.A. anche alle altre vostre IP (MXGP, Supercross e magari un ipotetico nuovo capitolo di Ride)?
    Matteo Pezzotti: Non ho ancora una risposta definitiva a questa domanda, ma sicuramente è qualcosa a cui stiamo pensando molto seriamente. Di certo ci troveremmo di fronte ad una serie di obbiettivi molto diversi, come far imparare all'IA a guidare sullo sterrato, a gestire i salti, ad affrontare circuiti molto tortuosi come quelli delle Road Racing. Insomma, si tratterebbe di una sfida molto avvincente, una di quelle che piacciono a Milestone.

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