O jogo chinês chamado Go, considerado o jogo de tabuleiro mais complexo do mundo, teve um campeão não-humano.
Em outubro de 2015, o mundo da inteligência artificial atingiu um marco que levou cerca de 20 anos para ser conseguido. A portas fechadas na sede do Google, em Londres, o Tricampeão europeu do jogo chinês Go sentou-se para competir contra um computador baseado em nuvem chamado AlphaGo.
Este evento foi significativo por diversas razões. Go, um jogo de mais 2.500 anos de idade, é considerado, por muitos, o jogo mais complexo no mundo, devido ao grande número de variações possíveis em uma partida. Enquanto a inteligência artificial, ou AI, conseguiu conquistar jogos como xadrez e damas contra adversários humanos, Go parecia ser um prêmio quase inatingível.
Quão difícil é isso? Segundo o Google DeepMind Demis Hassabis, há mais movimentos em Go “do que o número de átomos no Universo”. Criar um programa que poderia bater um jogador profissional, como o campeão Fan Hui, seria uma grande conquista. Como resultado, empresas como Google, Facebook, Microsoft e outras disputaram a honra. No outono passado, depois de anos de desenvolvimento, o AlphaGo do Google desafiou Fan Hui. O resultado? AlphaGo ganhou todos os cinco jogos.
A Google explica a estratégia de “rede confusa” que inventou para fazer seu programa pensar como um jogador humano.
“Nós treinamos as redes neurais com 30 milhões de movimentos de jogos disputados por especialistas humanos, até que ele poderia prever o movimento humano 57% do tempo (o recorde anterior da AlphaGo, foi de 44%). Mas o nosso objetivo é vencer os melhores jogadores humanos, e não apenas imitá-los. Para isso, AlphaGo aprendeu a descobrir novas estratégias para si, por jogar milhares de partidas com suas redes neurais, e ajustar as conexões usando um processo de tentativa e erro conhecido como reforço de aprendizagem.”
Segundo o Google, o próximo grande teste virá em março, quando AlphaGo vai competir tête-à-tête contra Lee Sedol, o Campeão Mundial de Go durante a última década.
Além de jogos, o gigante das buscas planeja usar as lições aprendidas a partir do Go e aplicá-las à análise de dados sobre os problemas reais “de modelagem climática até análise de doenças complexas”.
[ MNN ] [ Foto: Reprodução / Google ]