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Inteligência Artificial X 7 milhões de anos de humanidade

16/03/2016 Paula Cavalieri
Inteligência Artificial X 7 milhões de anos de humanidade

O avanço da tecnologia é espantoso, entre os dias 9 e 13 deste mês de Março vimos algumas redes de notícia informarem sobre um robô do Google chamado ALPHAGO, que é um sistema de inteligência artificial, derrotar o campeão mundial em um jogo de Xadrez chamado Go, jogo de tabuleiro mais antigo do mundo, inventado pelos chineses há mais de 2.500 anos.

Go é um jogo de estratégia altamente complexo em que acaso e da sorte não desempenham qualquer papel. Dois jogadores se revezam colocando pedras brancas ou pretas em uma grade de 19-por-19; quando as pedras são cercados em todos os quatro lados por aqueles da outra cor que eles são removidos da placa, e o jogador com mais pedras restantes no final ganha o jogo.

Ao contrário do caso com o xadrez, no entanto, nenhum ser humano pode explicar como jogar Go nos níveis mais altos. Os melhores jogadores, ao que parece, não é possível aceder plenamente o seu próprio conhecimento sobre como eles são capazes de executar tão bem. Esta auto ignorância é comum a muitas habilidades humanas, de dirigir um carro no tráfego, de reconhecer um rosto. Este estranho estado de coisas foi bem resumido pelo filósofo e cientista Michael Polanyi, que disse: "Nós sabemos mais do que podemos dizer." É um fenômeno que tem vindo a ser conhecido como "paradoxo de Polanyi."

AlphaGo faz simulações de uso e algoritmos de busca tradicionais para ajudá-lo a decidir sobre algumas jogadas. Ele fez isso por descobrir estratégias vencedoras para si mesmo, tanto pelo exemplo como pela experiência. 

Para compreender as estratégias que levaram à vitória nesses jogos, o sistema fez uso de uma abordagem conhecida como aprendizado profundo, que demonstrou notável capacidade de trazer à tona padrões e entender o que é importante em grandes poças de informações.

Aprender em nossos cérebros é um processo de formar e fortalecer as conexões entre os neurônios, sistemas de aprendizagem profundos ter uma abordagem análoga, tanto assim que costumava ser chamado de "redes neurais." Eles montaram bilhões de nós e conexões em software, usam "conjuntos de treinamento" de exemplos para fortalecer as conexões entre estímulos (um jogo de Go em processo) e respostas (o próximo movimento), em seguida, expor o sistema a um novo estímulo e ver o que a sua resposta é. AlphaGo também jogou milhões de jogos contra si mesmo, utilizando uma outra técnica chamada de reforço de aprendizagem para lembrar os movimentos e estratégias que funcionaram bem.

Ainda temos um longo caminho a percorrer, mas as implicações são profundas. Como quando James Watt apresenta o seu motor a vapor de 240 anos atrás, as mudanças movidas a tecnologia vai repercutir em toda a nossa economia nos próximos anos, mas não há garantia de que todos irão se beneficiar igualmente. Compreender e abordar os desafios provocadas na sociedade por um rápido progresso tecnológico, ainda permanecem tarefas que nenhuma máquina pode fazer para nós.

 

Fonte: N.Y.T

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