Google aproxima inteligência artificial da singularidade
Chegará um dia em que as máquinas ficarão cada vez mais inteligentes e autossuficientes, sendo capazes de criar máquinas ainda mais inteligentes e autossuficientes, em um ciclo constante que superarará em muito a capacidade do intelecto humano. Essa teoria não é nova. Foi formulada pelo matemático britânico, Irving John Good, ainda no ano de 1965.
A suposição de Good ganhou até nome. É a singularidade. E graças a um experimento do projeto DeepMind, do Google, com um jogo chinês de 2.5 mil anos, parece que é questão de tempo para ser concretizada.
O Go é um jogo para duas pessoas que consiste em posicionar as peças de modo a conquistar a maior parte do tabuleiro. Apesar das regras simples, assim como o xadrez, requer estratégia avançada para jogar. O sul-coreano Lee Sedol era o rei da modalidade. Aos 34 anos, ele joga profissionalmente desde os 12, conquistando o campeonato mundial 18 vezes. Mas isso somente até março de 2016, quando ganhou um concorrente à altura: o AlphaGo e sua inteligência artificial.
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Não é primeira vez que um computador bate um humano em um jogo. Em 1952 o primeiro game gráfico de computador foi criado a partir do jogo da velha. Em 1997 o Deep Blue, um supercomputador da IBM, ficou famoso por vencer o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov. A máquina também já superou pessoas em partidas de damas, Banco Imobiliário e Detetive.
Para fazer isso, se utilizam de algoritmos que, com base em cálculos matemáticos, analisam todas as opções de jogada e definem um movimento. Essa estratégia, no entanto, não funciona no GO. O tabuleiro de xadrez, por exemplo, é formado com quadros de 8x8, o que permite 20 opções de jogada a cada vez. O número formações possíveis no tabuleiro é de 1050 (10 seguidos por 50 zeros).
Já no jogo chinês, o tabuleiro é de 19x19, com 200 opções de movimento a cada jogada. São 10171 posições possíveis. O que torna praticamente impossível prever as jogadas. O AlphaGO seguiu por um caminho diferente. Duas redes neurais artificiais funcionam de forma simultânea. Enquanto uma decide o próximo movimento, a outra tenta prever o ganhador do jogo. Elas então são combinadas com um algoritmo que toma decisões com base em processos já feitos, em um processo de aprendizado da máquina.
Os programadores então forneceram dados de mais de 30 milhões de movimentos realizados por jogadores humanos, além de treinar a si mesmo em 494 partidas com outros computadores. Dessa forma, precisou de 3,5 horas para bater o campeão mundial na primeira de uma série de cinco partidas, com apenas uma vitória para o time dos humanos.
O experimento não parou por aí. Uma nova versão do AlphaGO, o Master, ganhou 60 de 61 partidas online contra alguns dos melhores jogadores do mundo. Mas foi na mais recente versão, o AphaGo Zero, que as coisas ficaram realmente interessantes.
De acordo com uma publicação na revista Nature, a nova versão tem uma diferença fundamental das outras: ele não recebeu informações de milhares de partidas. Os únicos dados referentes ao jogo fornecido pela equipe de pesquisadores foram as regras do jogo. Eles também juntaram as duas redes neurais em uma só, o que facilitou o processo de aprendizado profundo. Esse vídeo (em inglês) detalha o processo:
Deixaram o computador trabalhando por conta, sem nenhum tipo de contribuição humana. Assim a máquina passou a disputar partidas aleatórias contra si mesma. Foram 4,9 milhões de jogos em três dias. “Essa técnica é mais poderosa que as outras versões por que não está mais restrita ao conhecimento humano”, afirmou a equipe do DeepMind na publicação. Em outras palavras, o computador aprende sozinho com base em sua própria experiência.
A partir do quarto dia, começaram as disputas com as versões anteriores do AlphaGO. E deu goleada. O AlphaGO Zero venceu todas as cem partidas disputadas, demonstrando uma grande vantagem em relação às versões anteriores. Apresentou uma série de estratégias nunca antes vistas e uma grande criatividade no movimento das peças, tornando o conhecimento humano no assunto completamente obsoleto.
É verdade que é só um jogo, e ainda falta um grande caminho para a famigerada singularidade, mas é fato que a teoria de Irving John Good nunca esteve tão perto de se tornar realidade.
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