Philip Roeland / Flick
O mundo de Minecraft
O videojogo mais vendido da história pode ser a chave para o progresso da inteligência artificial (IA).
O Minecraft está a abrir caminho para o desenvolvimento de modelos de IA capazes de resolver desafios de planeamento de forma semelhante aos humanos.
A conclusão é de um estudo, publicado recentemente no arXiv.org, que garante que o videojogo mais vendido da história é a chave para criar IA adaptável.
Os investigadores conseguiram chegar à conclusão depois de terem desenvolvido o MinePlanner – para medir a inteligência geral de modelos de IA.
O MinePlanner desafia a IA a focar-se nos detalhes do jogo para resolver problemas complexos e com múltiplos passos, afastando-se dos métodos de treino tradicionais, que fornecem aos modelos dados específicos para tarefas particulares.
Citado pela New Scientist, o líder da investigação Steven James explicou que muitos treinos de IA fazem batota, ao fornecer ao modelo todos os dados de que precisa para aprender a realizar uma tarefa,
O principal objetivo neste teste é que a IA fique mais apta a lidar com problemas “desordenados” do mundo real sem a necessidade de programação prévia e complexa.
E com recurso ao Minecraft porquê? Porque nesse jogo os modelos de IA enfrentam um ambiente dinâmico e repleto de distrações, que os obriga a saber priorizar o essencial e a deixar para segundo plano o não essencial – tal como na vida real.
Como detalha a New Scientist, o MinePlanner inclui 15 desafios de construção, cada um com diferentes níveis de dificuldade (fácil, médio e difícil), totalizando 45 tarefas distintas.
Todas as tarefas exigem que a IA realize etapas intermediárias – como, por exemplo, construir escadas para alcançar lugares mais altos – que exigem de planeamento antecipado e pensamento estratégico.
Tudo isto para que no fim seja possível criar modela de IA que identifiquem se foquem autonomamente nos aspetos relevantes de um problema – sem intervenção humana prévia.
Mas o caminho a percorrer ainda é longo. A New Scientist refere que numa experiência com com modelos de IA de planeamento de última geração – como o ENHSP e o Fast Downward – nenhum foi capaz de resolver as tarefas mais difíceis, e o seu desempenho nas tarefas médias e fáceis foi limitado.
