O que é inteligência artificial?
Agora, a subsidiária do Google criou uma versão ainda melhor de sua inteligência artificial. O AlphaGo Zero derrotou o algoritmo anterior, e o mais crucial: ele aprendeu a jogar sozinho.
O jogo — chamado de Go, Weiqi ou Baduk — consiste em um tabuleiro de 19×19 quadros com bolinhas brancas e pretas; o objetivo é cercar as peças do oponente. Existem mais de 10171 posições possíveis, contra 1050 no xadrez. O AlphaGo original usou um conjunto de dados de mais de 100 mil partidas entre dois humanos para aprender as melhores táticas. Enquanto isso, o AlphaGo Zero só foi programado com as regras básicas de Go, e aprendeu tudo sozinho. O algoritmo desenvolveu suas habilidades jogando contra si mesmo. Ele começou com movimentos aleatórios no tabuleiro, e cada vez que ganhava, ele atualizava a si próprio e jogava novamente. Esse processo foi repetido milhões de vezes. Após três dias, o AlphaGo Zero já era capaz de derrotar completamente o AlphaGo usado contra o ex-campeão mundial Lee Sedol: de cem partidas, ele ganhou… todas. E após quarenta dias, ele enfrentou uma versão mais avançada do AlphaGo original, derrotando-o 90% das vezes.
Estratégias nunca antes vistas
O novo algoritmo redescobriu movimentos de Go desenvolvidos pelos humanos ao longo de milênios, e então começou a inventar estratégias nunca antes vistas. “Ao não usar dados humanos — ao não usar a experiência humana de qualquer forma — acabamos removendo as limitações do conhecimento humano”, disse David Silver, programador principal do AlphaGo Zero, em uma coletiva de imprensa. Além disso, o AlphaGo Zero usa muito menos poder de computação: ele roda em apenas quatro TPUs (processadores do Google especializados em IA), enquanto versões anteriores usavam 48. Você não precisa ficar com medo dessa inteligência artificial por enquanto. Sim, ela tem uma capacidade super-humana em uma tarefa específica — jogar Go — porém está longe de ser mais esperta que um humano. A ideia da DeepMind é justamente usar essa IA para problemas específicos, “tais como enovelamento de proteínas, redução de consumo de energia, ou a busca por novos materiais revolucionários”. O estudo foi publicado na revista Nature. Com informações: DeepMind, The Verge, Motherboard.
