GPT-4: l'intelligenza artificiale ricrea Pong in meno di un minuto
L'ultima evoluzione dello strumento di OpenAi è stata capace di costruire una versione giocabile di Pong partendo da poche, semplici istruzioni

Il futuro della tecnologia passerà inevitabilmente dalle controverse intelligenze artificiali, che continuano a evolversi e a diventare sempre più avanzate in tempi estremamente ridotti.
È il caso di GPT-4, ultima versione del modello di linguaggio multimodale creato da OpenAI, capace di ricreare una versione completamente giocabile di Pong in meno di un minuto partendo da una manciata di semplici informazioni.
A condividere la creazione è stato il designer Pietro Schirano, che sul proprio profilo Twitter ha mostrato un breve video del processo documentando in che modo GPT-4 ha realizzato la versione giocabile di uno dei classici del retrogaming.
Schirano ha chiesto all'intelligenza artificiale "come realizzare un gioco come Pong", domandandosi quale fosse il linguaggio più adatto a costruire una versione giocabile attraverso una semplice pagina web. In pochi istanti, GPT-4 ha fornito all'utente istruzioni chiare sugli strumenti da utilizzare (in particolare, il linguaggio di programmazione JavaScript in un elemento HTML5 Canvas), fornendo a Schirano il codice completo da utilizzare per ricreare Pong.
Successivamente, il designer di Brex (precedentemente impegnato con Uber e Facebook) ha tentato di ricostruire altri cult del retrogaming, come Asteroids e Breakout, ottenendo risultati incredibili nel giro di pochi secondi. Secondo Schirano, l'ultima versione del linguaggio creato da OpenAI è stata capace di raggiungere questi obiettivi superando i problemi del precedente modello GPT 3.5, che aveva riscontrato qualche intoppo nel processo di debugging. Intoppi archiviati senza particolari patemi dal modello GPT-4.
Sarà certamente interessante capire in che modo l'evoluzione delle intelligenze artificiali sarà in grado d'impreziosire il settore videoludico, aiutando gli studi di sviluppo a creare progetti più complessi senza necessariamente sostituire la forza lavoro umana, ma contribuendo a rendere più snelli processi tediosi e ripetitivi che, così facendo, potrebbero dare a designer e programmatori il tempo di dedicare il proprio tempo su compiti più ambiziosi.
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