Inteligência artificial do Google vence 99,8% das partidas de game
Um sistema de inteligência artificial do Google , chamado DeepMind , atingiu o ranque mais alto no jogo StarCraft II após apenas 44 dias. Considerado o maior desafio para o sistema até então, o robô tinha como objetivo se tornar o melhor possível sem que os outros jogadores soubessem que estavam enfrentando uma máquina.
A companhia já havia causado furor ao anunciar que o AlphaGo havia vencido um dos melhores jogadores de Go (um jogo de tabuleiro chinês) do mundo. Poucos meses depois, venceu o número um do mundo. A inteligência artificial também foi capaz de masterizar o xadrez. No entanto, o Google procurou um outro desafio, encontrado em StarCraft II , um jogo de estratégia em tempo real (RTS).
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O objetivo era chegar entre os 200 melhores jogadores do planeta, por meio dos servidores públicos do game , como um jogador comum faria. Isso significa que o AlphaStar , como foi batizado, deveria enfrentar oponentes cada vez mais habilidosos e vencê-los. Alguns pontos do StarCraft interessavam aos pesquisadores: é jogado em tempo real, com milhões de ações possíveis por segundo e um rol muito mais complexo que seis peças de xadrez. E, o mais importante de tudo, era conter informações secretas, já que nos primeiros minutos de jogo é impossível saber os planos adversários. O sistema deveria planejar a estratégia sozinho .
Por isso, os planos deveriam ser flexíveis, para incorporar surpresas e emboscadas dos oponentes. Os jogadores foram avisados de que o robô estaria online, podendo optar por enfrentá-lo. Contudo, para que o AlphaStar subisse no ranking de forma justa, ele teve de jogar partidas anônimas, evitando que os players tentassem enganar ou se esforçar mais para vencer.
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“Houve um certo meme onde as pessoas perguntavam ‘você é o AlphaStar?’ aos outros”, disse David Silver, um dos autores do projeto, em entrevista ao The Guardian . “Nós tínhamos a política de não usar o chat – a não ser desejar boa sorte e bom jogo”.
O silêncio durante o jogo é algo comum, mas a necessidade de permanecer anônimo transformou a experiência em uma espécie de teste de paciência. ” O AlphaStar deveria jogar como um humano bom, não como um super humano “, disse Oriol Vinyals, colega de Silver. Isso implica em diferentes abordagens das IAs anteriores, que tendiam a se apoiar em habilidades que só um computador poderia ter, como tomar milhares de ações por minuto, ou saber todas as informações do jogo, até as escondidas no início.
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Os pesquisadores então adicionaram uma noção de câmera, que impedia que o AlphaStar fosse onisciente. Nas primeiras séries de partidas disputadas publicamente, o robô apresentou alguns comportamentos mecânicos, como cair em uma mesma estratégia diversas vezes.
Curiosamente, a máquina (inicialmente aprendendo por imitação dos trejeitos humanos) desenvolveu seu próprio entendimento das táticas do jogo. “AlphaStar foi uma experiência incrível”, conta Oriol. “Não porque ganhamos da maioria dos humanos – quer dizer, v encemos 99,8% . Mas sim porque pudemos ver algumas limitações para inspirar pesquisas futuras. Pegar desafios cada vez maiores e tentar vencê-los claramente é o caminho”.
