quinta-feira, 26 de fevereiro de 2015

Criado sistema de inteligência artificial capaz de aprender a jogar sozinho



O clássico Space Invaders foi um dos jogos que o sistema descobriu como jogar sozinho, apenas observando

Companhia britânica DeepMind, parte do universo Google, atua a um nível comparável com um humano e é capaz de dominar jogos clássicos como Pong ou Space Invaders aprendendo sozinho.

Uma empresa de inteligência artificial de origem britânica concebeu um sistema informático capaz de aprender a dominar diversos videojogos sem ter sido previamente programado para tal, revela um estudo hoje publicado na revista Nature.

A companhia DeepMind, comprada há um ano pelo gigante norte-americano da internet Google, baseou-se num algoritmo e conjugou várias técnicas de aprendizagem informática com mecanismos inspirados no funcionamento das redes neuronais, para conseguir que o seu "agente de inteligência artificial", batizado como DQN, aprendesse a jogar 49 videojogos clássicos numa consola Atari 2600, a partir da experiência da memorização.

Veja a reportagem da Nature:


O sistema criado, que atua a um nível comparável ao de um humano profissional em videojogos, é capaz de descobrir o objetivo do jogo e dominá-lo, sem contar com mais informação do que as imagens que aparecem no ecrã do computador e a pontuação.

Os autores do sistema informático assinalam que a aplicação da inteligência artificial aos videojogos não é mais do que uma demonstração da potência do seu algoritmo, cujo uso se pode generalizar a outro tipo de meios ou indústrias.

O cofundador da DeepMind, Demis Hassabis, explicou, numa conferência de imprensa, em Londres, que a rede neuronal artificial criada pela sua equipa é de natureza distinta de outras máquinas, como o Deep Blue, um computador que derrotou, em 1996, o campeão do mundo de xadrez russo Garry Kasparov.

"A diferença é que as habilidades do Deep Blue estavam programadas de antemão. Uma equipa de engenheiros e mestres de xadrez projetou o seu conhecimento num algoritmo", sustentou Demis Hassabis, realçando que o sistema da DeepMind "começa do zero, sem nenhuma informação", apenas conta com "a experiência percetiva".

Hassabis, perito em inteligência artificial e designer de jogos de computador, adiantou que os sistemas de redes neuronais artificiais são "mais humanos" do que outro tipo de programas de inteligência artificial, porque assimilam o mundo que os rodeia e criam um modelo que lhes permite tomar decisões.

No caso dos videojogos, o sistema aprende que ações são mais recomendáveis conforme a pontuação alcançada num jogo.

Com esta estratégia, é capaz de sobressair em videojogos de todo o tipo, como os de disparos e corridas de automóveis, o que, para Demis Hassabis, demonstra que "uma única arquitetura pode desenvolver ótimas táticas para uma ampla variedade de meios".

Koray Kavukcuoglu, membro da DeepMind, referiu que "a ideia é que o sistema se possa aplicar a qualquer tomada de decisão sequencial", não tendo sido "programado nada específico para jogar videojogos" na consola Atari.

O DQN testou videojogos dos anos 70 e 80, mas a DeepMind pretende, dentro de cinco anos, fazer a experiência com videojogos em 3D dos anos 90.

"A ideia é que, se o algoritmo permite simular a condução num jogo de corridas de automóveis, poderá ser potencialmente capaz, com alguns melhoramentos, de conduzir uma verdadeira viatura", admitiu o investigador Demis Hassabis, defendendo que, no futuro, "este tipo de inteligência artificial" poderá ser uma ajuda em domínios como "o estudo de doenças e de questões climáticas, que implicam muitos dados, e muito complexos".