OpenAI ha dimostrato il potere dell'apprendimento per rinforzo nel raggiungere prestazioni sovrumane nei videogiochi. Utilizzando un processo iterativo di prova ed errore e feedback continui, i loro sistemi di intelligenza artificiale sono stati in grado di affinare le loro strategie a livelli sovrumani.

Gli aspetti chiave del loro approccio includono:

1. Apprendimento per rinforzo: I sistemi di IA ricevono feedback dall'ambiente di gioco e migliorano continuamente le loro prestazioni attraverso questo processo iterativo. A differenza degli esseri umani che potrebbero impiegare giorni o mesi per imparare dai loro errori, l'IA può commettere e imparare da milioni di errori in un breve periodo di tempo.

2. Autogioco e co-evoluzione: Gli agenti di IA si allenano l'uno contro l'altro e contro le versioni passate di se stessi, permettendo loro di sviluppare strategie sempre più sofisticate attraverso competizione e collaborazione.

3. Generalizzazione delle competenze: Le competenze e le strategie apprese nei videogiochi possono essere generalizzate ad altri ambiti, come matematica, scienza e risoluzione di problemi complessi del mondo reale. Questo è esemplificato dall'agente SEMA di Google, che supera gli agenti specializzati addestrati su singoli giochi.

4. Comportamento emergente: Non addestrando esplicitamente gli agenti di IA per risultati specifici, ma permettendo loro di esplorare e adattarsi, i ricercatori hanno osservato l'emergere di comportamenti innovativi e inaspettati, come gli agenti che imparano a utilizzare strumenti e a infrangere la fisica dell'ambiente simulato.