Até pouco tempo, especialistas duvidavam que uma máquina, no futuro próximo, pudesse bater o homem no tabuleiro do Go. “Os livros terão que ser reescritos”, diz engenheiro do ITA
Por Lucas Ribeiro
O programa AlphaGo, criado pela empesa DeepMind, adquirida pelo Google em 2014, venceu neste sábado em Seul a terceira de uma série de cinco partidas contra o sul-coreano Lee Sedol, um dos maiores campeões do milenar jogo de tabuleiro chinês Go, e com isso selou o placar da disputa: 3 a 0 para a máquina. A partida decisiva durou pouco mais de quatro horas e, após a derrota, Lee admitiu: “Eu me senti impotente”.
A vitória do AlphaGo representa um novo salto na evolução das técnicas de inteligência artificial. Um salto e tanto: até pouco tempo, os especialistas duvidavam que um computador, no futuro próximo, pudesse bater o homem no tabuleiro do Go.
Em 1997, o computador Deep Blue, da IBM, derrotou o enxadrista russo Garry Kasparov, em série de partidas que mesmerizaram entusiastas da tecnologia – e do xadrez. Levou quase 20 anos, contudo, para que uma máquina alcançasse os mestres do Go.
Criado na China há mais de 4.000 anos, o Go tem regras relativamente simples. Em um tabuleiro de 19×19 linhas, os oponentes devem colocar de forma alternada peças brancas e negras nas interseções livres. O objetivo é dominar a maior parte da superfície do tabuleiro. Cada jogador deve escolher entre colocar as peças juntas, protegê-las para evitar que sejam capturadas ou separá-las de modo que possam ocupar mais espaço no tabuleiro.
O que tornou o Go uma obsessão da inteligência artificial são as muitas opções de cada partida. Só para começar, por exemplo, há 361 possibilidades – contra 20 no xadrez. O número de lances alternativos cresce exponencialmente ao longo do jogo, podendo superar a quantidade estimada de átomos do universo: 10 elevado a 99ª potência – o número 1 seguido de 99 zeros.
Do Deep Blue ao Alpha Go – O professor de Ciência da Computação do ITA, Carlos Henrique Ribeiro, com doutorado em Engenharia Elétrica pelo Imperial College de Londres, explica a distância que separa a máquina da IBM da rotina do Google. “O Deep Blue usava o que chamamos de força bruta: muito poder computacional para processar uma gigantesca base de dados de partidas passadas e fazer uma busca de jogadas avaliando várias possibilidades”, diz. “O AlphaGo traz duas novidades: a aprendizagem por reforço, em que os algoritmos aprendem as jogadas a partir da própria experiência, e o chamado aprendizado profundo (“deep learning”), em que cada situação de jogo é avaliada por um algoritmo que opera em várias camadas de processamento.”
O cotidiano da inteligência artificial – Entre uma partida e outra, a inteligência artificial tem orientado cada vez mais tarefas do cotidiano – até em Marte, como explica a professora livre docente do Instituto de Matemática e Estatística da USP Leliane Nunes de Barros, especialista na área de planejamento da Inteligência Artificial. “Em Marte, os robôs já não precisam mais de nenhum controle humano. Eles se planejam sozinhos, isto é, locomovem-se, coletam e mandam os dados de forma autônoma”, diz. “As aplicações são muitas”, acrescenta Ribeiro. “Já existem eletrodomésticos, como aspiradores de pó autônomos, fortemente baseados em inteligência artificial. Há também grandes avanços em sistemas para guiar robôs em operações de resgate. Outro exemplo é a pilotagem completamente automática e segura de automóveis.”
Próximo desafio – Depois de bater um campeão do Go, qual será o próximo desafio para a inteligência artificial? “Difícil prever”, diz Ribeiro. “Para que se tenha uma ideia, até muito recentemente as principais referências técnicas em inteligência artificial ainda consideravam o Go, com suas possibilidades de jogos que superam o número de átomos do universo, um desafio impossível”, analisa. “Os livros terão que ser reescritos.”
Fonte Veja.com
