O próximo passo da evolução robótica pode estar sendo dado em um centro de pesquisa do Google DeepMind, o laboratório da empresa, focado em pesquisas e desenvolvimento de máquinas de inteligência artificial.
Isso porque cientistas deram início a um experimento para treinar sistemas de IA a aprenderem continuamente, sem dependerem da ajuda humana, ao colocar dois braços robóticos para disputar partidas de tênis de mesa continuamente. Confira:
Com base no aprendizado por reforço, os robôs são recompensados a cada decisão acertada, especialmente aquelas que contribuem para a vitória, por meio da aplicação de táticas do esporte. Já o robô perdedor adapta sua política de jogo, incorporando os aprendizados obtidos durante a partida.
Ao enfrentarem seres humanos, as máquinas foram capazes de derrotar facilmente jogadores iniciantes e vencer 55% das partidas contra jogadores intermediários. No entanto, elas não foram páreo para profissionais.
Mas isso não ofuscou os resultados positivos, que ilustraram uma clara evolução do desempenho. Logo, a possibilidade de IAs atuarem de forma autônoma em ambientes humanos complexos, como fábricas, hospitais e residências, torna-se cada vez mais concreta.
Autonomia dos robôs ainda é limitada
Os resultados dos testes também serviram para que os pesquisadores observassem uma limitação na autonomia dos robôs, causada por um fenômeno conhecido como “esquecimento catastrófico”.
Apesar de aprenderem novas jogadas, as IAs acabavam esquecendo as anteriores ao competirem entre si, o que resultava em um repertório limitado e partidas mais curtas. Inclusive, foi justamente por este motivo que os testes com humanos foram realizados.
Contudo, este cenário pode mudar com o aperfeiçoamento da integração do “SAS Prompt” nas máquinas, que atua como um “técnico”, auxiliando os robôs a tomarem decisões durante as jogadas, de maneira semelhante ao raciocínio humano.
Ainda é cedo para determinar quando a tecnologia atingirá, de fato, a independência total, mas os avanços já conquistados indicam que esse momento pode não estar tão distante.
