Un ingegnere ha deciso di tentare un interessante esperimento di machine learning legato ai videogiochi. Wesley Liao ha messo di fronte al difficilissimo clone di Track & Field chiamato QWOP un'IA specializzata nell'animare realisticamente le vecchie foto. Il risultato è sorprendente: nonostante l'intelligenza artificiale sia riuscita ad imparare a giocare, ancora non è stata in grado di battere i record stabiliti dagli umani.
QWOP è un gioco basato sul vecchio arcade Track & Field. Solo che, al posto di premere solo due bottoni per correre ed eseguire le azioni, in QWOP bisogna usate quattro tasti (QW e OP per l'appunto) per controllare le gambe di un corpo gestito da animazioni e una fisica realistica. Nonostante possa sembrare semplice, ottenere anche i più basilari risultati è un'impresa non da poco.
Nel caso in cui vogliate provare in prima persona, a questo indirizzo potrete mettere alla prova la vostra abilità, oltre che la vostra pazienza.
Comunque Wesley Liao è riuscito a scrivere uno script che consente all'IA di controllare il corridore. Dopo diversi tentativi, l'intelligenza artificiale è riuscita capire come farlo correre e persino a completare i 100 metri. Successivamente le è stato somministrato un addestramento a suon di video di pro-player, tecniche avanzate e persino lezioni da parte di Kurodo, uno dei giocatori più forti al mondo. Nonostante questo, l'IA non è ancora riuscita a far suoi i movimenti più elaborati e, di conseguenza, a battere i giocatori più forti al mondo.
Il risultato migliore registrato per finire i 100 metri è stato 1 minuto e 8 secondi. Un risultato notevole, seppur lontano dai 48 secondi che al momento rappresenta il record del mondo.
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