A inteligência artificial do Google ultrapassou os limites do conhecimento humano
O computador que surpreendeu a humanidade batendo os melhores jogadores mortais em um jogo de tabuleiro de estratégia que exige “intuição” tornou-se ainda mais esperto, afirmam os criadores.
Ainda mais surpreendente, a versão atualizada do AlphaGo é totalmente autodidata, um passo importante para o surgimento de máquinas que alcançam habilidades sobre-humanas “sem entrada humana”, relataram no jornal científico Nature.
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Apontado AlphaGo Zero, o sistema de Inteligência Artificial (IA) aprendeu por si só, dentro de alguns dias, a dominar o antigo jogo de tabuleiro chinês conhecido como “Go”, considerado o desafio de duas pessoas mais complexo já inventado.
Ele surgiu com seus próprios movimentos para eclipsar todos os conhecimentos e a perspicácia dos humanos no jogo Go adquiridos ao longo de milhares de anos.
Depois de apenas três dias de auto-treinamento, foi levado ao teste final contra o AlphaGo, seu precursor que anteriormente destronou os principais campeões humanos.
AlphaGo Zero venceu por 100 jogos a zero.
“O AlphaGo Zero não só redescobriu os padrões e as aberturas comuns que os seres humanos tendem a tocar … acabou descartando-os em preferência pelas suas próprias variantes, que os humanos nem sabem nem jogam no momento”, disse David Silver, pesquisador principal da AlphaGo .
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O jogo chinês de 3000 anos jogado com pedras em preto e branco em uma placa tem mais configurações de movimento possíveis do que há átomos no Universo.
AlphaGo fez as manchetes mundiais com a vitória chocante por 4-1 em março de 2016 sobre o 18 vezes vencedor do jogo, Lee Se-Dol, um dos mestres de todos os tempos do jogo.
A derrota de Lee mostrou que a IA estava progredindo mais rápido do que o amplamente pensado, disseram especialistas na época que pediram regras para garantir que a AI poderosa permaneça sempre sob controle humano.
Em maio deste ano, um programa AlphaGo Master atualizado superou o número um mundial de Ke Jie em três partidas de três.
Não fornecido por humanos
Ao contrário de seus predecessores que treinaram dados de milhares de jogos humanos antes de praticar jogando contra si mesmo, o AlphaGo Zero não aprendeu com os humanos, ou jogando contra eles, de acordo com pesquisadores da DeepMind, a empresa britânica de inteligência artificial britânica (AI) desenvolvedora do o sistema.
“Todas as versões anteriores do AlphaGo … foram informadas: Bem, nesta posição o especialista humano jogou este movimento particular, e nesta outra posição o especialista humano jogou aqui “, disse Silver em um vídeo explicando o avanço.
AlphaGo Zero ignorou este passo.
Em vez disso, foi programado para responder a uma recompensa, um ponto positivo para uma vitória versus um ponto negativo para uma perda.
Começando com apenas as regras de Go e sem instruções, o sistema aprendeu o jogo, desenvolveu estratégia e melhorou enquanto competia contra si mesmo, começando com “jogo completamente aleatório” para descobrir como a recompensa é ganha. Este é um processo de teste e erro conhecido como “aprendizagem de reforço”.
A Inteligência Artificial é nosso futuro, mas ela será segura ou destruirá a humanidade?
Ao contrário de seus predecessores, o AlphaGo Zero “não está mais limitado pelos limites do conhecimento humano”, escreveu o CEO da Silver e DeepMind, Demis Hassabis, em um blog.
Surpreendentemente, o AlphaGo Zero usou uma única máquina, uma “rede neural” imitadora de cérebro humano, em comparação com o “cérebro” de múltiplas máquinas que bateu Lee.
Possui quatro unidades de processamento de dados em comparação com as 48 da AlphaGo e jogou 4,9 milhões de jogos de treinamento em três dias, em comparação com 30 milhões ao longo de vários meses.
O começo do fim?
“As pessoas tendem a assumir que o aprendizado da máquina é tudo sobre grandes dados e quantidades maciças de computação, mas, na verdade, o que vimos com o AlphaGo Zero é que os algoritmos são muito mais”, disse Silver.
Os achados sugeriram que a IA baseada no aprendizado de reforço melhorou mais do que aqueles que contam com experiência humana, Satinder Singh da Universidade de Michigan escreveu em um comentário também realizado pela Nature.
“No entanto, este não é o começo de qualquer final porque o AlphaGo Zero, como todos os outros bem-sucedidos sistemas IA até agora, é extremamente limitado no que sabe e no que pode fazer em comparação com humanos e até com outros animais”, afirmou.
A habilidade de AlphaGo Zero para aprender por conta própria “pode parecer assustadoramente autônomo”, acrescentou Anders Sandberg, do Instituto do Futuro da Humanidade, na Universidade de Oxford.
Uma visão perturbadora sobre nosso futuro com a Inteligência Artificial
Mas houve uma diferença importante, ele disse à AFP, “entre os inteligentes humanos de propósito geral e os inteligentes especializados” de software de computador.
“O que a DeepMind demonstrou nos últimos anos é que se pode fazer um software que possa ser transformado em especialistas em diferentes domínios … mas não se torna geralmente inteligente”, disse ele.
Também valeu a pena notar que o AlphaGo não estava programando, disse Sandberg.
“As idéias inteligentes tornando Zero melhor foram devido aos humanos, e nenhum software que sugerisse que essa abordagem seria boa. Eu começaria a me preocupar quando isso acontecer “.
Esta história apareceu originalmente na news.com.au.Fonte: FoxNews.com
