Humanos e Inteligência Artificial: em quais jogos ainda somos melhores?

Os rápidos avanços dos sistemas de Inteligência Artificial (IA) estão continuamente eliminando itens da lista de coisas que os humanos fazem melhor do que os computadores.

A IA nos superou em jogos de tabuleiro, como o xadrez e o Go, e estabeleceu pontuações astronomicamente altas em jogos de computador clássicos como Ms. Pacman. Na próxima fronteira da batalha entre humanos e Inteligência Artificial temos jogos mais complexos.

Enquanto uma equipe de bots de Inteligência Artificial desenvolvida pelo OpenAI, conhecida como OpenAI Five, acabou perdendo para um time de jogadores profissionais no ano passado, os agentes de IA têm batido oponentes humanos em Dota 2. Para não ficar para trás, a AI do Google DeepMind recentemente venceu vários jogadores profissionais no StarCraft II.

Essas vitórias geram as seguintes questões: em quais jogos os humanos ainda são melhores do que a IA? E por quanto tempo?

A introdução, bem como o restante do artigo, é uma tradução do texto What Games Are Humans Still Better at Than AI?, publicado pela SingularityHub. Convidamos você para desvendar um pouco mais dessa batalha entre humanos e Inteligência Artificial.

AlphaStar

Os resultados da DeepMind* fornecem um bom ponto de partida em uma busca por respostas. A versão de Inteligência Artificial para StarCraft II, apelidada de AlphaStar, aprendeu a jogar os jogos por meio da aprendizagem supervisionada e aprendizagem por reforço.

Primeiro, os agentes da Inteligência Artificial foram treinados analisando e copiando jogadores humanos e, com isso, aprendendo estratégias básicas. Os agentes iniciais então jogavam um contra o outro em um jogo virtual em que os mais fortes continuavam. Novas iterações dos agentes foram desenvolvidas e entraram na competição. Com o tempo, os agentes tornaram-se cada vez melhores no jogo, aprendendo novas estratégias e táticas ao longo do caminho.

Uma das vantagens da Inteligência Artificial é que ela pode passar por esse tipo de processo e desenvolver agentes melhores rapidamente. Os pesquisadores da DeepMind estimam que os agentes AlphaStar passaram pelo equivalente a aproximadamente 200 anos de tempo de jogo em cerca de 14 dias.

*Nota Glic Fàs: DeepMind é uma empresa britânica, com o foco em pesquisas e desenvolvimento de máquinas de inteligência artificial. Fonte: Wikipédia

Trapaceando ou jogando de olhos fechados?

Os agentes de Inteligência Artificial da AlphaStar enfrentaram jogadores profissionais humanos em uma série de jogos transmitidos no YouTube e no Twitch. A IA derrotou seus oponentes humanos, vencendo dez jogos antes que o jogador profissional Grzegorz “MaNa” Komincz conseguisse vencer a partida final. Especialistas usaram palavras como “fenomenal” e “sobre-humano” para comentar sobre o desempenho da AlphaStar.

AlphaStar provou ser particularmente habilidoso em controlar e dirigir unidades em batalha, conhecido como micro gerenciamento. Um dos motivos era que ele visualizava todo o mapa do jogo de uma só vez – algo que um jogador humano não é capaz de fazer – o que o tornava capaz de controlar unidades em diferentes áreas ao mesmo tempo.

No entanto, curiosamente, durante a partida “MaNa”, o agente de Inteligência Artificial da AlphaStar estava limitado a uma visão de câmera mais restrita. Além disso, o AlphaStar também atuou com uma certa restrição. Por exemplo, foi impedido de realizar mais cliques por minuto do que um jogador humano seria capaz de fazer.

Humanos e Inteligência Artificial: onde a IA ainda bate a cabeça

Jogos como StarCraft II e Dota 2 lançam muitos desafios em Inteligência Artificial. Complexa teoria de jogo/estratégia, operação com informação imperfeita/incompleta, realização de planejamento multivariável e de longo prazo, tomada de decisões em tempo real e realização de uma infinidade de possíveis ações toda hora são apenas a ponta do iceberg. O desempenho dos agentes de Inteligência Artificial em ambos os jogos foi impressionante, mas também destacou algumas das áreas em que se pode dizer que eles estão penando.

Em Dota 2 e StarCraft II, os robôs da IA ​​parecem mais vulneráveis ​​em jogos mais longos ou quando confrontados com estratégias desconhecidas. Eles parecem lutar com a complexidade ao longo do tempo e com a improvisação/adaptação a mudanças rápidas. Isso pode ser explicado pela maneira como a IA aprende. Mesmo nas primeiras horas de execução de uma tarefa, os seres humanos tendem a adquirir uma sensação de familiaridade e habilidade mais rapidamente do que um bot de IA. Também somos melhores em transferir habilidade de uma área para outra. Em outras palavras, a experiência de jogar Dota 2 pode nos ajudar a nos tornarmos bons no StarCraft II de modo relativamente rápido. Este não é o caso da IA ​​- ainda.

Superioridade decrescente

Enquanto a batalha entre humanos e Inteligência Artificial pela superioridade absoluta ainda esteja em Dota 2 e StarCraft II, parece provável que a IA em breve reinará supremamente. Situações semelhantes estão acontecendo com outros tipos de jogos.

Em 2017, uma equipe da Carnegie Mellon University colocou sua Libratus AI (nome da Inteligência Artificial) contra quatro profissionais. Após 20 dias de No Limit Texas Hold’em (jogo de poker), o Libratus ganhou U$ 1,7 milhão. Outro provável candidato é o destruidor da harmonia familiar no Natal: o jogo Monopólio.

O pôquer envolve blefar, enquanto o monopólio envolve negociação – habilidades que você talvez ache que a Inteligência Artificial não seja particularmente adequada para lidar. No entanto, um experimento de IA no Facebook mostrou que os robôs de IA são mais do que capazes de realizar tais tarefas. Os bots provaram ser negociadores habilidosos e desenvolveram estratégias de negociação como fingir interesse em um objeto enquanto estavam interessados ​​em outro – ou seja, blefando.

Então, em que jogos vencemos na batalha entre humanos e Inteligência Artificial? Não há resposta precisa, mas a lista está ficando cada vez mais curta.

O objetivo do jogo

Embora o domínio dos jogos pela Inteligência Artificial possa parecer à primeira vista uma área estranha para focar a pesquisa, a crença é que o modo como a IA aprende a dominar um jogo é transferível para outras áreas.

Por exemplo, a Libratus, que joga poker, empregou estratégias que poderiam funcionar em negociações financeiras ou negociações políticas. O mesmo se aplica ao AlphaStar. Como Oriol Vinyals, co-líder do projeto AlphaStar, disse ao The Verge:

“Em primeiro lugar, a missão da DeepMind é construir uma inteligência geral artificial. […] Para isso, é importante avaliar como nossos agentes atuam em uma ampla variedade de tarefas.”

Uma pesquisa realizada em 2017 com mais de 350 pesquisadores de Inteligência Artificial prevê que em dez anos a Inteligência Artificial será melhor motorista do que os humanos. Em meados do século, a IA poderá escrever um romance best-seller e, alguns anos depois, será melhor do que os humanos na cirurgia. No ano de 2060, a IA pode fazer tudo melhor que nós.

Independentemente de você achar que isso seja bom ou ruim, vale a pena destacar que a Inteligência Artificial tem capacidade de nos ajudar a ver as coisas de maneira diferente (e essa capacidade é muitas vezes negligenciada). Quando o AlphaGo da DeepMind venceu o campeão humano Lee Sedol, a comunidade Go também aprendeu com ele. O próprio Lee, após a partida com o AlphaGo, teve uma sequência de vitórias. O mesmo acontece agora nas comunidades de Dota 2 e StarCraft II que estão estudando intensamente os jogos entre humanos e Inteligência Artificial.

Mais do que tudo, os recentes triunfos da IA em jogos ilustram a rapidez com que a Inteligência Artificial está se desenvolvendo. Em 1997, o Dr. Piet Hut, astrofísico do Instituto de Estudos Avançados de Princeton e entusiasta da GO, disse ao New York Times que:

“Pode levar cem anos até que um computador supere os humanos no Go – talvez até mais.”

E você, o que acha dessa “guerra” entre humanos e Inteligência Artificial? Esperamos que este artigo tenha sido útil a você. Em caso afirmativo, fique à vontade para compartilhá-lo com seus colegas. E para ficar por dentro de nossos outros materiais, acesse o Glicando, o blog da Glic Fàs.

Sobre o autor

Marc é britânico, dinamarquês, nerd, estudioso, esportista e ama qualquer coisa no mundo que faz ‘booiingg’. Ele é um jornalista freelance e pesquisador que vive em Tóquio e escreve sobre todas as coisas científicas e tecnológicas. Siga Marc no Twitter (@ wokattack1).

Sobre a Glic Fàs

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Créditos imagem: Pixabay por D1_TheOne