Uber usa jogos clássicos para aprimorar inteligência artificial

Os jogos clássicos Pitfall! e Montezuma’s Revenge estão sendo usados pela Uber para desenvolver uma nova geração de inteligências artificiais que não dependem de estímulos positivos para entenderem quando uma ação é bem-sucedida ou não. De acordo com a empresa, a ideia é fazer com que os algoritmos aprendam a trabalhar em ambientes com muitos elementos complexos e poucas recompensas, como o mundo real ou, no caso da empresa de transportes, o trânsito das cidades.

A utilização de games para o desenvolvimento de inteligências artificiais não é uma novidade, com a Alfabet já tendo usado o jogo de tabuleiro Go para treinar seus robôs, inclusive vencendo adversários humanos nesse processo. O método utilizado aqui é o do “aprendizado reforçado”, que, trocando em miúdos, significa que o algoritmo entende que uma ação realizada foi boa quando recebe pontos ou outros incentivos positivos.

O problema é que Pitfall! e Montezuma’s Revenge não trabalham dessa forma. Em ambos os jogos, o personagem está em cenários cheios de perigos e deve sobreviver seguindo em frente. A própria ação de perseverar diante das ameaças, entretanto, não gera pontos, apenas a coleta de determinados itens espalhados pelo cenário. Isso obrigou a equipe da Uber a trabalhar em uma nova dinâmica de aprendizado para a IA, já que os métodos tradicionais faziam com que ela nem passasse da primeira tela dos jogos.

Um dos principais avanços, de acordo com Jeff Clune, líder do time de pesquisas em inteligência artificial da empresa de transportes, é que a inteligência é capaz de lembrar dos locais seguros e movimentos corretos que fez no passado. Ao contrário de outras tecnologias do tipo, que recorrem à aleatoriedade da tentativa e erro, o novo sistema entende onde morreu e sobreviveu em rodadas anteriores, assim como jogadores humanos, e pode seguir até tais pontos em busca de novas possibilidades a partir deles.

Intitulada Go-Explore, a nova tecnologia também permite que pesquisadores indiquem pontos de interesse ou vantagem para que o sistema possa tomar decisões a partir deles. Ainda é um processo que envolve, basicamente, a tentativa e erro, mas os resultados vêm sendo citados como impressionantes pela Uber, com velocidade e pontuação superiores a jogadores humanos dos mais habilidosos.

Em Pitfall!, a inteligência artificial chegou a um recorde de mais de 21 mil pontos, chegando à 40ª fase sem morrer. Já Montezuma’s Revenge foi finalizado pelo sistema, com uma pontuação média de 400 mil e recorde de dois milhões, com as 159 fases do título sendo vencidas e bom desempenho, também, em um randomizador de desafios e cenários.

A aplicação prática disso também é vista com bons olhos pela empresa. A ideia é que a inteligência artificial possa ser utilizada tanto em sistemas de direção autônoma, para que a plataforma evite potenciais acidentes ou saiba o que fazer diante das condições de trânsito, quanto para otimizar as rotas feitas pelos motoristas a partir dos mesmos entendimentos. Além disso, com o segundo aspecto, que permite indicar pontos de interesse, a IA também poderia resolver problemas complexos ao receber uma pequena ajuda humana sobre o que, exatamente, deve analisar.

O grande desafio para a equipe de inteligência artificial da Uber, fundada em 2016, é transportar esse funcionamento virtual para o mundo real. O comportamento humano é muito mais complexo do que um jogo programado, por mais errático que seja o seu comportamento, mas a ideia é que avanços dessa categoria abram as portas para sistemas cada vez mais seguros e confiáveis, que possam conviver nas ruas das cidades com as pessoas comuns.

De Jogador 013
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