MotoGP 19 è disponibile da alcuni giorni su console e PC e tra le principali novità introdotte spicca indubbiamente A.N.N.A (Artifical Neural Network Agent), il nuovo sistema di I.A che, per la prima volta, debutta in un racing game. A.N.N.A rappresenta senza ombra di dubbio un cambio di paradigma rivoluzionario visto che riesce a far assumere ai piloti comportamenti estremamente realistici, rendendoli molto più intelligenti, veloci e in grado di sfruttare a proprio vantaggio gli errori dei giocatori.

Basato su reti neurali, il nuovo sistema di I.A ha richiesto oltre due anni di sviluppo, portato avanti da Milestone in collaborazione con gli ingegneri e i data scientist di Orobix, azienda bergamasca specializzata nella progettazione di soluzioni di intelligenza artificiale.

L'idea iniziale alla base del progetto era quella di realizzare un sistema di I.A capace di rivoluzionare l'esperienza single player di un racing game, innalzando il livello di sfida del gioco e rendendo imprevedibili, come fossero dei giocatori reali, gli avversari controllati dall'Intelligenza Artificiale.

Nei sistemi di I.A tradizionali, i programmatori impostano a priori una serie "regole" che gli agenti (veicoli o personaggi controllati dall'I.A) dovranno seguire. In Forza Motorsport, con il sistema di Drivatar, l'I.A "crea" invece un clone del giocatore, un alter ego virtuale che simula il comportamento e lo stile di guida di chi ha in mano il pad. In MotoGP 19, A.N.N.A impara in autonomia il modo migliore per raggiungere un obiettivo prefissato.

Programmatori e sviluppatori, in questo caso, diventano dei veri insegnati che, attraverso una prima fase chiamata Reinforcement Learning, devono fornire all'intelligenza artificiale una visione globale del mondo circostante, informandola di quali siano i comportamenti utili per raggiungere un determinato obiettivo e quali quelli dannosi.

L'apprendimento con rinforzo (Reinforcement Learning o RL ), per chi non lo sapesse, è una tecnica di machine learning in cui l'agente apprende la conoscenza - prendendo decisioni e valutando le informazioni fornitegli dall'ambiente circostante e dalle sue mutazioni - attraverso una funzione di rinforzo che consiste nell'assegnazione di un "premio" (ricompensa) nel momento in cui l'azione eseguita restituisce un feedback positivo rispetto all'obiettivo predeterminato. Nella fase di Training quindi il compito degli agenti è quello di capire quali azioni eseguire e quali comportamenti adottare per ottenere la ricompensa maggiore.

Inizialmente, quindi, gli agenti controllati da A.N.N.A non sapevano praticamente nulla, erano di fatto una tabula rasa: sbagliavano traiettorie, cadevano e non erano in grado di impostare entrate ed uscite dalle curve. Nelle prime sessioni di Training, dette Exploration, l'IA tentava di conseguenza di capire quali azioni erano positive al raggiungimento dello scopo e quali negative per poi passare alla fase di Exploitation, in cui gli agenti sfruttavano l'esperienza e la conoscenza accumulata per ottenere il miglior risultato possibile.

Si segnala che nella fase di training si possono simulare, in poco tempo, un numero incredibilmente alto di gare, basti pensare che in una sola giornata gli agenti sono in grado di "affrontare" più di 200.000 gare.

In termini pratici il risultato che si ottiene in MotoGP 19 con il sistema di I.A basato su reti neurali è strabiliante con agenti molto più veloci e intelligenti, capaci non solo di sfruttare gli errori dei giocatori a proprio vantaggio ma anche di simulare comportamenti credibili in base alla situazione e all'ambiente circostante (tipologia di tracciato, condizioni meteo etc).

A.N.N.A è quindi un'intelligenza artificiale di alto livello che in MotoGP 19 riesce ad essere estremamente aggressiva, a proporre un comportamento di guida, tempi e prestazioni in gara estremamente realistici e naturali, molto simili a quelli di un vero pilota della MotoGP. In aggiunta gli agenti sono in grado di valutare anche situazioni non previste inizialmente dallo sviluppatore. Così facendo, stile di guida e il conseguente comportamento in pista risultano imprevedibili, dimostrando un livello di autonomia maggiore nel gestire velocità, caratteristiche dei tracciati, avversari, condizioni meteo e molto altro.

Durante le nostre sessioni di gioco ai livelli di difficoltà più elevati, l'I.A ha mostrato sin da subito di essere molto più aggressiva e performante rispetto a quanto offerto, ad esempio, in MotoGP 18. È capace di gestire in modo molto più raffinato ed imprevedibile sorpassi, entrate ed uscite dalle curve, adottando approcci differenti, realistici e credibili in base alla situazione. Guida in derapata per recuperare millesimi di secondi preziosi, abbandona la traiettoria più idonea rischiando, ad esempio, di commettere degli errori come fosse una pilota reale.

A.N.N.A settata al massimo delle sue capacità riesce a garantire una sfida davvero ardua che metterà in serie difficoltà anche i piloti più esperti mentre abbassando il livello si gareggerà, ovviamente, contro un'I.A che, nonostante adotterà uno stile di guida credibile, riuscirà a non rendere frustranti le sessioni di gioco dei novizi.

Siamo di fronte ad una delle più grandi innovazioni mai realizzate da Milestone. Il lavoro svolto dai nostri ingegneri, in collaborazione con Orobix, è un bell’esempio di come due eccellenze italiane e indipendenti possano rivoluzionare un settore, come quello videoludico, presidiato da grandi multinazionali con ingenti risorse. Una dimostrazione di creatività, passione e coraggio di innovare.

Luisa Bixio, CEO di Milestone