Inteligência artificial do Google começa a 'sonhar' para aprender mais rápido

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Inteligência artificial do Google começa a 'sonhar' para aprender mais rápido

GUSTAVO SUMARES 18/11/2016 16H11 CIÊNCIAGOOGLEINTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A empresa de inteligência artificial DeepMind, comprada pelo Google em 2014 por US$ 400 milhões, divulgou hoje um método que permite que sistemas "aprendam" sozinhos a realizar tarefas de maneira ainda mais rápida. A DeepMind chamou o sistema de UNREAL (sigla que significa "Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning", algo como "aprendizagem não-supervisionada por reforço e auxílio"). Esse sistema foi utilizado para treinar uma inteligência artificial a jogar 53 jogos de ATARI, bem como navegar por 13 labirintos. Nos jogos de ATARI, a pontuação do computador foi cerca de nove vezes a média dos humanos; nos labirintos, a média foi de 87% a performance dos humanos, com resultados sobrehumanos em alguns deles. O vídeo abaixo mostra o UNREAL em ação: Tarefas auxiliares Para conseguir esse desempenho, o UNREAL apresenta duas tarefas auxiliares às inteligências artificiais. Esse processo seria semelhante a você pedir para um aluno prestar atenção a alguns aspectos diferentes da tarefa que ele vai realizar, a fim de facilitar o processo de aprendizagem. Mais detalhes sobre elas foram publicados pela equipe da DeepMind em um artigo científico no Arxiv (pdf). A primeira tarefa auxiliar envolve controlar os pixels da tela. Em outras palavras, a inteligência artificial avalia como os seus comandos afetam o que aparece na tela. De acordo com a DeepMind, "isso é semelhante à forma como um bebê pode aprender a controlar suas mãos movendo-as e observando o movimento". Essa tarefa ajuda o sistema a entender se está fazendo a coisa certa com base nas informações que aparecem na tela. A segunda tarefa auxiliar leva a máquina a tentar prever atitudes corretas com base no histórico recente. Os desenvolvedores escreveram à Bloomberg que trata-se de um processo semelhante a sonhos: "Animais sonham com eventos recompensadores positiva ou negativamente com maior frequência", disseram. Com base nesses "sonhos", a máquina consegue entender a melhor maneira de agir para receber as recompensas (uma pontuação alta, por exemplo). O GIF abaixo mostra como a máquina interpreta essas duas tarefas auxiliares enquanto navega por um labirinto: Aplicações Jogar joguinhos de ATARI e percorrer labirintos podem não ser tarefas muito interessantes para se ensinar a um computador. No entanto, o objetivo da DeepMind com esse projeto não é simplesmente criar um sistema capaz de jogar Pong muito bem: a empresa pretende criar uma inteligência artificial capaz de aprender o mais rapidamente possível sem que seja necessário que um agente externo a ensine novas tarefas. O mesmo sistema UNREAL foi usado para ensinar a máquina a jogar todos os 53 joguinhos de ATARI e todas as fases do labirinto. Isso significa que um único código foi capaz de treinar um sistema de inteligência artificial a realizar tarefas muito diferentes, com mais habilidade e mais rapidamente que humanos aprenderiam. Embora os cientistas tenham dito à Bloomberg que "ainda é cedo demais para falar em aplicações no mundo real", se o sistema UNREAL funciona para ensinar as máquinas a jogar ATARI, ele pode também ser usado para ensinar tarefas diferentes. Algumas das aplicações das inteligências artificiais da DeepMind são reduzir enormemente a conta de luz do Google, imitar vozes humanas e estilos musicais, combater cegueira, ajudar no tratamento de câncer e, mais famosamente, vencer o campeão mundial de Go. Veja também:Você agora pode testar os projetos de inteligência artificial do GoogleGoogle quer que sua inteligência artificial derrube campeões de Starcraft 2Aplicativo usa inteligência artificial para prever quando semáforo estará verdeMicrosoft libera sistema de treinamento de inteligência artificial para todos http://olhardigital.uol.com.br/noticia/inteligencia-artificial-do-google-comeca-a-sonhar-para-aprender-mais-rapido/64038