DERROTADOS PELA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL c/ Hugo Penedones

O que é a aprendizagem por reforço?

A aprendizagem por reforço é uma abordagem de treino para agentes de inteligência artificial, em que eles aprendem a tomar decisões baseando-se em recompensas. É similar ao aprendizado humano e animal, onde ações corretas são seguidas de gratificações. Imagine treinares um cão: ele recebe uma recompensa ao acertar, associando o comportamento certo ao prémio.

Em IA, o agente é um programa que interage com o ambiente, recebendo feedback na forma de recompensas numéricas. Se o resultado for positivo, ele ajusta as suas ações futuras para maximizar essas recompensas ao longo do tempo, considerando não apenas ganhos imediatos, mas também as consequências a longo prazo.

O conceito, enraizado em psicologia, mostrou-se eficaz em vários domínios, como demonstrado nos jogos de Atari pela DeepMind. Para mais informações sobre como as startups estão a inovar, podes explorar como investir em startups.

Como a DeepMind revolucionou os jogos de Atari?

• Implementou o DQN (Deep Q Networks), uma abordagem inovadora em aprendizagem por reforço para superar jogos de Atari.
• Conseguiram ensinar a IA a jogar melhor do que humanos em clássicos de Atari como Pong e Space Invaders.
• As realizações chamaram a atenção da Google, que adquiriu a DeepMind por 500 milhões de dólares em 2014.
• Este marco impulsionou a pesquisa em inteligência artificial, influenciando o desenvolvimento de sistemas mais avançados como o AlphaGo.

Para mais sobre como a IA está a impactar as nossas vidas, ouve a nossa conversa sobre os receios com a Inteligência Artificial.

Qual foi o desafio do jogo Go para a IA?

O jogo Go destacou-se pela sua complexidade incomparável face ao xadrez. Enquanto no xadrez existem em média 30 a 50 movimentos possíveis, no Go esse número sobe para mais de 300.

As técnicas clássicas de IA utilizadas para o xadrez, que envolvem pesquisas exaustivas de jogadas, tornaram-se inviáveis para este jogo com um branching factor tão elevado.

Para superar este desafio, a DeepMind implementou redes neuronais no AlphaGo para identificar jogadas promissoras. A IA treinou-se jogando consigo mesma milhões de vezes, utilizando uma técnica de aprendizagem por reforço chamada self-play. Este método permitiu que o AlphaGo aprendesse estratégias inovadoras.

Ao observar as suas jogadas, até os melhores jogadores de Go do mundo ficaram impressionados com a criatividade e precisão das estratégias criadas pela IA. Para entender como esta técnica traz novas perspetivas para outras indústrias, explora os desafios da adoção da IA que a Frigideira traz.

Como a IA conseguiu ganhar no Póquer?

1. Desenvolvimento de técnicas avançadas: Os algoritmos de inteligência artificial (AI) usados para vencer no póquer focaram-se em superar a informação parcial do jogo, onde não se sabem as cartas dos oponentes. Estratégias complexas foram implementadas para analisar probabilidades e prever movimentos.
2. Simulação de milhões de jogos: A IA treinou ao executar incontáveis partidas contra si mesma, aprendendo com as suas próprias escolhas e erros. Recolheu dados suficientes para criar um mapa de probabilidades e calcular a melhor jogada possível em cada turno, como muitos hackers com inteligência artificial fazem em seus ataques.
3. Ajuste através de aprendizado por reforço: Utilizando aprendizagem por reforço, a IA recebeu feedback a cada vitória ou derrota, ajustando as suas estratégias de forma iterativa para maximizar a taxa de sucesso. Este aprendizado contínuo permitiu à IA desenvolver habilidades de bluff e resistência, características fundamentais no póquer.

Esta combinação inovadora de estratégias impulsionou a IA a não só competir, mas também a triunfar em um dos jogos de cartas mais complexos do mundo. Para saber como a IA está transformando outros setores, explora o impacto da IA em contextos além dos jogos.

Quais as implicações futuras da IA em jogos?

A inteligência artificial não se limita apenas ao mundo dos jogos. As inovações vistas em projetos como o AlphaGo e DQN podem revolucionar outras áreas, desde negócios até a saúde.

Nos negócios, técnicas de aprendizagem por reforço ajudam a otimizar processos, ao criar estratégias mais eficientes através de dados. Além disso, estas tecnologias podem informar decisões em tempo real, transformando a gestão empresarial.

Na saúde, a IA poderá prever diagnósticos ou sugerir tratamentos, garantindo melhores cuidados médicos. Este avanço também se estende à tecnologia educacional, onde a IA pode personalizar o aprendizado com base nas necessidades individuais dos alunos.

À medida que a inteligência artificial progride, é importante debater o seu impacto ético e social, garantindo que estas ferramentas são utilizadas de forma segura e responsável. Explorando a evolução da IA, temos exemplos de como brinquedos e saúde mental são impactados, como discutido em como a inteligência artificial e a saúde mental pode ser crucial nesta nova era tecnológica.