Il 10 febbraio del 1996 è andato in scena a Filadelfia lo storico incontro tra il computer scacchistico Deep Blue e Garry Kasparov, leggendario campione mondiale di scacchi e per oltre un ventennio protagonista assoluto di una scena scacchistica internazionale in grande fermento. L’incontro tra Deep Blue e Kasparov segnò il passaggio da una generazione analogica a una digitale, nel giro di pochissimi anni infatti la “rivoluzione informatica” avrebbe completamente stravolto il modo di concepire non solo gli scacchi ma anche la vita di tutti i giorni.
Recentemente Google ha avviato alcuni progetti, a partire dal 2014, grazie a una startup londinese chiamata DeepMind sull’intelligenza artificiale arrivando a proporre due principali progetti, il primo è AlphaGo e l’altro è Alphazero. Entrambi i progetti si basano su una tecnologia di “machine learning” e sono stati testati negli ultimi mesi con ottimi risultati sia nell’ambito del complesso gioco del GO attraverso il match con il campione sudcoreano Lee Sedol, sia nell’ambito dello sport della mente che è rappresentato dal gioco degli scacchi. Recentemente, inoltre, Alphazero ha affrontato in un match tra “motori” il fortissimo programma Stockfish arrivandolo a sconfiggere su un match composto da 100 partite per ben 28 volte e arrivando a pareggiare le restanti 72 partite senza quindi concedere nessuna vittoria al proprio avversario.
In questo senso, da molti anni, anche il mondo degli esport si è avvicinato a vario titolo alle intelligenze artificiali con tecnologia di “machine learning” arrivando ultimamente a coinvolgere anche investitori di altissimo profilo internazionale come Elon Musk che grazie al progetto OpenAI ha evidenziato una applicazione di queste nuove tecnologie nei giochi di genere MOBA a partire dal popolare titolo competitivo della Valve meglio conosciuto come Dota 2. A tal proposito, il progetto OpenAI ha dunque avuto il merito di debuttare ufficialmente il 1 marzo del 2017 arrivando nell’agosto dello stesso anno a sviluppare una forza di gioco tale da poter rifilare un sonoro 6-0 al fenomeno degli Evil Geniuses Syed Sumail "SumaiL" Hassan nella modalità 1 vs 1.
Il 13 aprile del 2019 è invece andato in scena uno dei primi match 5vs5 “uomo vs macchina” della storia degli esport e che ha visto affrontarsi OpenAI e la formazione degli OG in un match che ha visto trionfare l’intelligenza artificiale denotando una netta differenza nello stile di gioco da parte del motore rispetto a quello proposto dalla controparte umana sin dalle primissime fasi della partita. Una cosa certamente riscontrabile già in passato anche nella rivincita del match tra Kasparov e Deep Blue dove nel secondo incontro perso dal russo per 3,5 a 2,5, Kasparov accusò la IBM di aver “aiutato” Deep Blue con “mosse umane”. Questo ci dovrebbe far capire come l’analisi posizionale da parte dell’uomo è in realtà completamente diversa da quella proposta dalla macchina che si basa unicamente sul calcolo matematico e non su fattori più prettamente umani come, ad esempio, la comprensione della posizione, un fattore quest’ultimo che permise nel 1996 a Kasparov di ribaltare il match contro Deep Blue di Filadelfia in realtà iniziato con una sua sconfitta.
In questo senso è importante notare come la tecnologia utilizzata dal progetto OpenAi sia stata adattata anche sulle autovetture del gruppo TESLA arrivando solo pochi mesi fa ad organizzare un incontro di scacchi tra Fabiano Caruana, ex giocatore italiano, oggi punta di diamante della formazione scacchistica americana e il computer di bordo di una delle macchine della TESLA messe a disposizione per questo esperimento. Recentemente anche Blizzard si è avvicinata su StarCraft II al mondo delle intelligenze artificiali con tecnologie di machine learning sviluppando un progetto davvero ambizioso denominato AlphaStar e realizzato dalla società DeepMind, la stessa che si sta occupando anche dei progetti AlphaZero e AlphaGo.
Il progetto ha come obbiettivo quello di sviluppare un “giocatore virtuale” in grado di poter sconfiggere tutti i migliori giocatori al mondo di StarCraft II nella modalità 1vs1 arrivando a scalare la ladder fino alla vetta apprendendo autonomamente. I risultati, a distanza di mesi, sembrano in effetti essere davvero incoraggianti poichè AlphaStar si è dimostrato lo scorso 19 dicembre in grado di sconfiggere in un test amichevole abbastanza agevolmente il Protoss polacco Grzegorz "MaNa" Komincz e Dario “TLO” Wünsch entrambi con risultati schiacciante nell’orbita complessiva del 10-1 a favore del “silicio”. Il progetto AlphaStar inoltre si è posto l’obiettivo di sviluppare una tecnologia che fosse in grado di creare una propria strategia di gioco, magari adattandola allo stile dell’avversario incontrato di volta in volta, in quanto su StarCraft II non esistono strategie predefinite ma una serie di variabili che il giocatore umano va a considerare sia in relazione all’avversario che ha di fronte che alla mappa.
AlphaStar a differenza di altri progetti passati sembrerebbe avere una importante differenza, cioè quella di pianificare a lungo termine, ogni azione infatti sembra essere in qualche modo ragionata e volta all’impostazione di una strategia di più ampio respiro e non solamente giustificata da uno scontro nel breve o medio periodo. Tuttavia quello che AlphaStar e OpenAI hanno evidenziato è che la microgestione delle unità è prevalentemente “l’asso nella manica” di entrambi i progetti, la rapidità di esecuzione di una determinata giocata o “micrata” è logicamente infinitesimamente migliore rispetto a quella proposta dalla controparte umana e questo alla lunga andrà a favore le “macchine”.
Negli scacchi e nel GO da molti anni vengono organizzati tornei tra “computer”, una sfida a colpi di intelligenze artificiali che, seppur nella piccola frazione di mondo di cui si sta parlando, è molto seguita coinvolgendo migliaia di appassionati in tutto il globo. Negli esport l’applicazione di queste nuove tecnologie sembra essere agli albori e questo potrebbe determinare una mancanza di sviluppo di competizioni nel breve periodo. Tuttavia è bene anche discutere per un momento dei lati negativi di queste nuove tecnologie applicate al mondo del gaming competitivo a partire dal fatto che, se utilizzate in modo sbagliato, potrebbero comportare un’alterazione importante nelle competizioni di natura sportiva.
Questa problematica in realtà è già evidente negli Scacchi, nel Go e nella Dama dove il miglioramento delle tecnologie e degli strumenti in possesso dei giocatori negli ultimi anni ha reso necessarie delle importanti operazioni di prevenzione e la nascita di commissioni etiche e di anticheating a livello mondiale proprio per contrastare l’uso improprio delle nuove tecnologie nelle competizioni sportive.
Negli esport queto fenomeno potrebbe diventare concreto con il miglioramento di questi progetti e con la nascita di altri sempre più aggiornati e precisi magari fruibili dal grande pubblico a poche decine di euro. Un problema a cui inevitabilmente i grandi organizzatori di tornei a livello mondiale dovranno pensare in ottica futura anche se appare evidente che allo stato attuale si tratta di pure e semplici supposizioni.
In definitiva, lo sviluppo di tecnologie di machine learning legate al mondo degli sport elettronici sembra essere un punto importante nei progetti delle maggiori società al mondo in chiave videoludica. Questo comporterà quindi nel prossimo futuro una crescita esponenziale di questo settore che in modo parallelo andrà a concretizzarsi in progetti sempre più ambiziosi e in grado di intersecare il mondo delle competizioni videoludiche con grandi aspettative e ampi margini di miglioramento collettivo.
Servizio a cura di GEC - Giochi Elettronici Competitivi