Jogar jogos eletrônicos é uma tarefa simples para a maioria das pessoas, mas ver inteligências artificiais capazes de aprender a fazer isso é algo surpreendente. E é justamente esse o estágio atual do treinamento da inteligência artificial da DeepMind, subsidiária da Alphabet sediada em Londres.

Depois de se tornar especialista em jogos de tabuleiro como Go e xadrez, ela parte para desafios maiores e começa a ser testada também com jogos de Atari. Mas isso é um processo naturalmente bastante complexo.

“Tais tarefas são praticamente impossíveis com métodos de exploração ingênuo-ganancioso, porque o número possível de trajetórias de ação aumenta exponencialmente a quantidade de recompensas”, explicam os especialistas da DeepMindo em artigo. Para se ter uma ideia, ao jogar Montezuma’s Revenge, é preciso realizar 100 passos ambientais para completar tudo, o que gera nada menos do que uma quantia de possibilidades equivalente a 100 elevado à 18ª potência.

Portanto, era necessária uma nova abordagem. A forma escolhida pelos cientistas foi a de abastecer a IA com um conjunto de dados específicos sobre o tema no qual ela tenta se especializar. Com isso, ela se tornou capaz de aprender pelo exemplo, ou seja, vê um ser humano jogando e identifica as escolhas realizadas por ele para superar os obstáculos do jogo e desenvolver a sua própria forma de jogar.

Como a base dos estudos da IA é a análise de imagens, basta fornecer vídeos do YouTube para que ela consiga identificar as formas mais apropriadas de finalizar Montezuma’s Revenge e Pitfall ou, no futuro, descobrir mais informações sobre a superfície de um planeta ou satélite natural apenas analisando imagens fornecidas por sondas espaciais.

No futuro, esse tipo de tecnologia pode vir a ser útil para criar inteligências artificiais especializadas em alguns temas. Ao dominarem certos métodos e com as informações necessárias, elas deverão superar a capacidade humana de solucionar alguns desafios.

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