I ricercatori stanno utilizzando il gioco di ruolo da tavolo Dungeons & Dragons (D&D) come banco di prova sorprendente ma efficace per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI). L’obiettivo? Valutare quanto bene l’intelligenza artificiale possa impegnarsi in strategie a lungo termine, risoluzione collaborativa dei problemi e interazione sfumata con altri sistemi di intelligenza artificiale * e * giocatori umani. Non si tratta solo di giochi; è un passo fondamentale verso la creazione di un’intelligenza artificiale più capace per le applicazioni del mondo reale.
Perché Dungeons & Dragons?
D&D fornisce un ambiente unico che fonde regole strutturate con creatività illimitata. A differenza di molti altri campi di prova dell’IA, D&D richiede che i modelli non solo calcolino le mosse ottimali ma anche comunichino in modo efficace, ricordino eventi passati e anticipino le azioni dell’avversario. Il gioco colma efficacemente il divario tra l’elaborazione del linguaggio astratto e le meccaniche di gioco concrete, rendendolo un terreno di prova ideale.
Lo studio, presentato di recente alla conferenza NeurIPS 2025, evidenzia come gli agenti di intelligenza artificiale possono assumere ruoli come Dungeon Master (DM) – il narratore e il controllore dei mostri – o giocare come eroi insieme ad altri. Il framework, soprannominato “Agenti D&D”, consente scenari a giocatori misti: LLM che giocano contro LLM, LLM che giocano con umani o gruppi di soli umani.
“Dungeons & Dragons è un banco di prova naturale per valutare la pianificazione in più fasi, rispettando le regole e la strategia di squadra”, afferma Raj Ammanabrolu, assistente professore presso l’Università della California, a San Diego. “Poiché il gioco si svolge attraverso il dialogo, D&D apre anche una strada diretta per l’interazione uomo-intelligenza artificiale.”
Scenari di combattimento e prestazioni del modello
Gli esperimenti si sono concentrati su incontri di combattimento isolati tratti dalla popolare avventura “Lost Mine of Phandelver”. I ricercatori hanno testato tre modelli di intelligenza artificiale – DeepSeek-V3, Claude Haiku 3.5 e GPT-4 – misurando le loro capacità di pianificazione a lungo orizzonte, gestione delle risorse e coordinamento.
I risultati principali includono:
- Claude Haiku 3.5 ha dimostrato un’efficienza di combattimento superiore, soprattutto in scenari impegnativi, utilizzando in modo aggressivo le risorse disponibili.
- GPT-4 si è comportato da vicino, mentre DeepSeek-V3 ha faticato di più.
- Tutti i modelli hanno mostrato vari gradi di coerenza all’interno dei personaggi, con Claude Haiku 3.5 che eccelleva nell’adattare il dialogo a ruoli specifici (ad esempio, un pio Paladino contro un Druido selvaggio).
La simulazione ha anche rivelato stranezze inaspettate, come mostri controllati dall’intelligenza artificiale che sviluppano personalità distinte, con goblin che urlano persino grida di battaglia come: “Eh, l’uomo brillante sanguinerà!”
Implicazioni nel mondo reale
Questa non è solo curiosità accademica. Le competenze affinate in D&D si traducono direttamente in applicazioni critiche del mondo reale, tra cui:
- Ottimizzazione della catena di fornitura: l’intelligenza artificiale può pianificare una logistica complessa con dipendenze a lungo termine.
- Linee di produzione: l’intelligenza artificiale può coordinare più processi per una maggiore efficienza.
- Modellazione della risposta alle catastrofi: L’intelligenza artificiale può simulare e definire strategie per un’efficace distribuzione degli aiuti.
- Operazioni di ricerca e salvataggio: l’intelligenza artificiale può coordinare i team e analizzare ambienti dinamici.
La capacità dell’intelligenza artificiale di agire in modo indipendente e affidabile per periodi prolungati, pur mantenendo la coerenza, è cruciale per questi scenari.
Il futuro del gioco di ruolo basato sull’intelligenza artificiale
I ricercatori intendono espandere la simulazione per comprendere campagne complete di D&D, inclusi elementi narrativi e di improvvisazione. Ciò spingerà ulteriormente i confini creativi dell’intelligenza artificiale, mettendo alla prova la sua capacità di reagire a input inaspettati sia da parte degli esseri umani che di altri agenti dell’intelligenza artificiale. Il lavoro suggerisce che testare l’intelligenza artificiale in un ambiente complesso e interattivo come D&D è un modo sorprendentemente efficace per costruire sistemi più robusti e adattabili.
