Grande avanço no desenvolvimento de Inteligência Artificial: a IA do Google aprendeu a jogar Go sozinha!

A empresa DeepMind, gigante de tecnologia do Google sediada em Londres, anunciou que seu programa de inteligência artificial AlphaGo se tornou mestre no complexo jogo Go sem a ajuda de jogadores humanos.

O Go um jogo de estratégia criado na China há milhares de anos. Suas regras são mais simples do que o Xadrez, mas as possibilidades de jogadas são absurdas, e sempre foi um grande desafio para os programas de computador.

Diferente do xadrez, o Go só pode ser conquistado por uma máquina caso exista uma boa IA envolvida, isso porque as probabilidades de jogadas são inimagináveis neste jogo. Alguns especialistas calculam uma quantidade de jogadas próxima do total de átomos presentes no Universo! Sim, enquanto o xadrez requisita apenas um sistema operacional que seja capaz de jogar milhões de jogadas por segundo para vencer grandes mestres enxadristas, ou seja, ganha por força, para se ganhar no Go é necessário real inteligência, porque a "força" de probabilidades necessária seria quase impossível de ser alcançada por uma máquina. Assim, criatividade e instintos são incontáveis vezes mais importante no Go do que no Xadrez. 

Para se ter uma ideia, enquanto no xadrez existem cerca de 10 elevado a 120 possibilidades, o Go possui 10 elevado a 726 possibilidades! Aliás, em partidas, é difícil até mesmo para os jogadores humanos saberem que está ganhando, e muitos dos melhores jogadores guiam-se pelo instinto.

Para fazer com que o AlphaGo primeiro alcançasse a capacidade da mente humana no Go, foi necessário ensiná-lo como os melhores jogadores jogam e fazê-lo treinar as jogadas milhões de vezes. E ele realmente aprendeu a ser bom no jogo, conseguindo derrotar dois dos melhores jogadores do mundo: o campeão mundial sul-coreano Lee Se-dol por 3-0, e uma partida com o número um, o chinês Ke Jie.

Agora, sua inteligência artificial alcançou um nível muito mais surpreendente.

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O novo AlphaGo - ´AlphaGo Zero´ - começou com uma plataforma vazia de referências de jogadas do Go e sem nenhum outro dado além das regras básicas. E, então, começou a jogar consigo mesmo. Dentro de 72 horas o AlphaGo Zero estava bom o suficiente para vencer o programa original por 100 a 0!

Os antecessores do AlphaGo Zero usavam duas redes neurais separadas - uma para predizer os prováveis melhores movimentos, e um para avaliar, entre aqueles movimentos, qual provavelmente venceria a partida. Já o AlphaGo Zero, no entanto, usa uma única rede neural. Ao invés de explorar os possíveis resultados para cada posição, o AlphaGo Zero simplesmente pergunta à rede neural para predizer o vencedor.

Colocar todas as funções necessárias em uma única rede neural fez o algorítimo mais forte e muito mais eficiente. Apesar de ainda requerer uma grande quantidade de poder computacional - quatro dos chips especializados envolvidos (chamados de ´unidades tensoras de processamento´) custaram algo em torno de US$25 milhões -, a nova AI treinou a si mesmo em questão de dias, enquanto os predecessores demoraram meses (e não conseguiram chegar nem perto da eficiência do AlphaGo Zero). Além disso, os predecessores requereram 10 vezes mais poder computacional ou dados disponíveis.

O avanço foi tão grande que os algoritmos relacionados ao programa agora podem ser usados para serem aplicados em certas pesquisas científicas voltadas para reais problemas no mundo, apesar das limitações em um meio onde não existem regras tão claras e que está cercado de imprevisibilidades. Uma conquista do tipo não era esperada ocorrer ainda na próxima década.

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O mais fascinante - e assustador - é perceber que em alguns dias uma máquina ultrapassou o conhecimento do jogo adquirido pela humanidade durante milhares de anos. Um jogador profissional que acompanhou os passos de desenvolvimento da nova IA da DeepMind disse nunca ter visto algumas das técnicas desenvolvidas pelo AlpahaGo Zero para dominar o jogo.

Não estamos mais tão longe de desenvolver AIs só vistas hoje em produções de ficção científica.

Referências:
1. http://www.bbc.com/news/technology-41668701
2. https://www.scientificamerican.com/article/ai-versus-ai-self-taught-alphago-zero-vanquishes-its-predecessor/
3. http://www.nature.com/news/self-taught-ai-is-best-yet-at-strategy-game-go-1.22858
4. http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html