L'IA può battere i grandi maestri di scacchi, ma non può adattarsi ai videogiochi moderni.

      I moderni videogiochi stanno rivelando ciò che l'IA non può ancora fare davvero.

      

      

      

      

      

      

      

      

       L'intelligenza artificiale è ovunque intorno a noi.

      

      

       Jasmine Mannan / Digital Trends

      

      

      

       Nonostante tutto il clamore attorno all'IA che conquista scacchi, go e ora anche la programmazione, c'è ancora una debolezza piuttosto evidente che si nasconde dietro a queste vittorie. L'IA è ancora piuttosto scarsa nel gestire un nuovo videogioco che non ha mai visto prima.

      L'argomento principale di un nuovo documento della NYU parla di come queste pietre miliari che attirano l'attenzione abbiano dipinto un quadro fuorviante di quanto siano vicine le macchine a una vera intelligenza generale.

      La distinzione è davvero importante.

      Scacchi e Go sono risultati impressionanti, ma questi sono giochi con regole fisse e un ambiente strutturato, rispetto ai complessi videogiochi moderni. La NYU osserva che l'IA deve ancora padroneggiare un'intelligenza simile a quella umana poiché non riesce ad adattarsi bene.

      Dove l'IA rimane carente

      Secondo i ricercatori, molti dei maggiori successi dell'IA nei giochi si basano su sistemi che sono finemente sintonizzati su un gioco specifico. In quei confini definiti, l'IA può praticamente diventare sovrumana. Ma non appena ci sono lievi cambiamenti nelle regole o negli ambienti, le sue prestazioni impressionanti possono crollare.

      L'intelligenza artificiale è ovunque intorno a noi. Jasmine Mannan / Digital Trends

      È qui che i videogiochi entrano in gioco come una vera prova della loro intelligenza. I giochi non sono unidimensionali, richiedendo spesso una vasta gamma di abilità, tra cui ragionamento spaziale, pianificazione a lungo termine, apprendimento per tentativi ed errori e persino intuizione sociale. Il rapporto afferma che questa varietà rende il gioco una misura molto migliore dell'intelligenza flessibile rispetto ai compiti di riferimento isolati.

      L'apprendimento per rinforzo e i LLM colpiscono entrambi un muro

      Il documento di ricerca aggiunge che l'apprendimento per rinforzo può produrre risultati impressionanti, ma obiettivi accettabili vengono raggiunti solo dopo milioni o miliardi di esecuzioni simulate. Quindi il sistema diventa un esperto nella situazione esatta per cui è addestrato. Ma tutto questo crolla quando vengono introdotti cambiamenti. Anche qualcosa di semplice come colori spostati o oggetti riposizionati su uno schermo può romperlo.

      

      I LLM (Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni) non risolvono nemmeno questo. La NYU afferma che si comportano sorprendentemente male su giochi sconosciuti. Quando inizia a fare bene, di solito è in un'impalcatura specifica per il gioco per interpretare gli stati di gioco, gestire la memoria e eseguire azioni. Rimuovi quel supporto extra e le prestazioni calano rapidamente.

      Il vero benchmark

      I ricercatori sostengono che un'IA che gioca davvero dovrebbe imparare un nuovo gioco da zero in circa lo stesso tempo di un giocatore esperto. Forse decine di ore, senza simulazioni massicce o esposizione precedente. Tutto ciò va oltre le capacità dei sistemi attuali.

      Ed è per questo che questo è importante oltre il gioco. Se l'IA non può adattarsi in modo affidabile a un videogioco completamente nuovo, è ancora meno probabile che gestisca l'imprevedibilità del mondo reale. Gli scacchi possono ancora essere un buon titolo, ma i giochi moderni stanno mostrando quanto lontano deve ancora andare l'IA.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Giornalista tecnologico e recensore di prodotti specializzato in elettronica di consumo. Sean ha coperto tutto, dai flagship…

      

      

      

      

      

      

       Il Copilot Cowork di Microsoft arriva con strumenti di ricerca AI più intelligenti per individuare lacune nel tuo lavoro

      

       Il tuo lavoro può ora ricevere un secondo parere con le nuove funzionalità Researcher di Microsoft

      

       All'inizio di questo mese, Microsoft ha svelato Copilot Cowork, basato su Claude Cowork di Anthropic.

      Ora, l'azienda ha lanciato Copilot Cowork in accesso anticipato attraverso il suo programma Frontier, insieme a nuovi aggiornamenti per il suo strumento Researcher che ti aiuteranno a pianificare, analizzare e prendere decisioni al lavoro.

      

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       L'Asus Morph 96 Wireless ti offre la sensazione di una tastiera personalizzata senza il fastidio del fai-da-te

      

       Presenta un design a montaggio a guarnizione, smorzamento in schiuma e un PCB hot-swap, permettendoti di sperimentare con interruttori e suoni senza dover costruire una tastiera da zero.

      

       Asus sta cercando di entrare nel mercato delle tastiere personalizzate senza impegnarsi completamente, e il ROG Strix Morph 96 Wireless è il suo ultimo tentativo. Presentato per la prima volta al CES 2026, la scheda è destinata agli appassionati con un mix di personalizzazione e usabilità immediata.

      Cosa rende interessante il Morph 96 Wireless?

      

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       Gli esperti di Stanford dicono che dovresti evitare di usare chatbot AI come guida personale

      

       I ricercatori hanno scoperto che gli utenti preferivano bot concordi, anche quando quelle risposte li rendevano meno empatici e più moralmente rigidi.

      

       I ricercatori di Stanford avvertono che utilizzare chatbot AI per consigli personali potrebbe avere effetti negativi. Il problema non è solo l'accuratezza, ma come questi sistemi rispondono quando si affrontano conflitti complicati e reali.

      Uno studio recente ha scoperto che i modelli di IA spesso si schierano con gli utenti anche quando hanno torto, rafforzando decisioni discutibili invece di metterle in discussione. Quel modello non solo plasma il consiglio stesso, ma cambia anche il modo in cui le persone vedono le proprie azioni. I partecipanti che hanno interagito con chatbot eccessivamente concordi sono diventati più convinti di avere ragione e meno disposti a empatizzare o riparare la situazione.

      

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