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Vídeo: Inteligencia artificial RI DOS HUMANOS e criadores não sabem o porque (Novembro 2024)
As recentes façanhas do DeepMind no desenvolvimento de inteligência artificial que podem derrotar jogadores de classe mundial no StarCraft II causaram muita agitação. Enquanto o DeepMind o considerava um grande avanço, outros argumentavam que era trapaça, injusta e sobre-humana.
O AlphaStar, o robô que joga o DeepCind no StarCraft, usa o aprendizado profundo, um campo popular de IA no qual os programadores desenvolvem o comportamento de seus modelos de IA, dando a eles um número insano de exemplos. O AlphaStar treinou primeiro em um grande banco de dados de dados de jogos humanos lançado pela Blizzard, jogando milhões de jogos contra si mesmo para aprender e dominar as regras do StarCraft. Foi então lançada contra humanos, varrendo os jogadores amadores do DeepMind antes de enfrentar os campeões mundiais.
Quando o AlphaStar venceu o TLO e o MaNa, dois dos melhores players do mundo, havia motivos para acreditar que o setor de inteligência artificial havia passado um marco. Em um post do blog, a DeepMind chamou o AlphaStar de "um passo à frente em nossa missão de criar sistemas inteligentes que um dia nos ajudarão a desvendar novas soluções para alguns dos problemas científicos mais importantes e fundamentais do mundo".
Mas então vieram as críticas.
Uma vantagem injusta
Os críticos afirmam que o AlphaStar tem várias características que o tornam um oponente injusto contra os seres humanos.
Primeiro, o AlphaStar está super rápido. Os engenheiros da DeepMind dizem que prejudicaram o AlphaStar para impedir que ele executasse mais ações do que um humano poderia realizar. Mas jogadores humanos fazem muitos cliques em spam ou ações impulsivas que não têm valor ou pensamento por trás deles.
Por exemplo, quando os jogadores desejam ordenar que suas unidades sejam movidas para um local ou atacar um inimigo, geralmente clicam repetidamente no mesmo local ou em uma trajetória em direção ao destino, porque dá uma sensação falsa de que clicar acelerará a ação. Na realidade, as unidades executam apenas o comando mais recente e ignoram os comandos anteriores. Por outro lado, cada movimento do AlphaStar é preciso.
Os críticos argumentam que a incompatibilidade permite ao AlphaStar microgerenciar o jogo de maneira sobre-humana. Por exemplo, em uma grande batalha em que muitas unidades estão envolvidas, o AlphaStar pode dar comandos individuais a cada uma de suas unidades com velocidade e precisão que seriam impossíveis para seus oponentes humanos. Em uma análise do desempenho do AlphaStar, Timothy B. Lee da ArsTechnica descreveu alguns cenários nos quais a velocidade e precisão do AlphaStar lhe dariam uma vantagem injusta.
Outros analistas apontaram que o AlphaStar recebe mais informações do que jogadores humanos. A versão do bot que derrotou MaNa e TLO teve acesso a todo o mapa, em vez de ver o espaço do campo de batalha de um monitor como um jogador humano. Mas ainda era limitado pelo "nevoeiro da guerra", o que significa que não era possível extrair informações das áreas onde não havia unidades ativas.
Outros criticaram os limites do AlphaStar: ele podia jogar apenas como Protoss, uma das três corridas do StarCraft, e em apenas um dos muitos mapas do jogo. Dada uma nova raça e mapa, o AlphaStar provavelmente perderia contra oponentes humanos amadores, porque, da perspectiva da IA, seria como jogar um jogo totalmente diferente.
O que é Fair Play?
O DeepMind ainda não divulgou detalhes técnicos, mas alguns suspeitam que, em vez de precisar processar pixels brutos como os humanos, o AlphaStar pode ter tido acesso aos dados brutos do jogo por meio de APIs (interfaces de programação de aplicativos).
obrigado! mas isso não diz se o software específico que ganhou contra os especialistas usou pixels ou preparou o material da API, ambos disponíveis, mas muito diferentes
- Gary Marcus (@GaryMarcus) 31 de janeiro de 2019
Timothy B. Lee, de Ars, chega a esta conclusão: "A melhor maneira de nivelar o campo de jogo seria fazer o AlphaStar usar exatamente a mesma interface de usuário que os jogadores humanos". Isso significa que, como um jogador humano olhando para um monitor de computador, a IA teria acesso apenas aos gráficos do jogo e teria que simular pressionamentos de tecla, cliques do mouse e rolagens em vez de interagir com o jogo por meio de chamadas de API.
Este seria um ponto justo se esperássemos que a IA replicasse exatamente o cérebro e os sentidos humanos. Mas o aprendizado profundo e as redes neurais, que ainda são a vanguarda da IA, têm limites distintos que os impedem de reproduzir algumas das funções humanas mais básicas.
O aprendizado profundo é uma IA restrita, o que significa que é muito bom em executar tarefas específicas, como rotular imagens ou reconhecer fala, mas é péssimo em generalizar tarefas ou transferir seu conhecimento para outros domínios. Quanto mais você ampliar o domínio do problema, mais limitada será a capacidade da IA e mais treinamento será necessário. É por isso que o AlphaStar não poderá jogar outro jogo RTS, como Warcraft 3 ou Company of Heroes.
Também levou AlphaStar 200 anos em jogos para dominar Protoss em um único nível. Provavelmente seria necessário aprender a jogar Terran ou Zerg, as outras duas raças de StarCraft. Por outro lado, um jogador humano pode rapidamente transmitir o conhecimento que adquiriu de um jogo para outro.
Ainda estamos a décadas (pelo menos) de IA em geral, o tipo que pode corresponder às capacidades cognitivas dos seres humanos. Alguns cientistas acreditam que nunca conseguiremos reproduzir o cérebro humano.
Mas a IA estreita é muito boa no processamento de grandes quantidades de informações a taxas muito rápidas. É por isso que o AlphaStar pode lidar com todo o mapa do StarCraft ao mesmo tempo. Os designers do StarCraft poderiam ter modificado o jogo para fornecer aos jogadores uma visão completa do mapa do jogo, mas isso provavelmente confundiria os jogadores, em vez de ajudá-los. Os humanos também podem ter acesso a dados brutos do jogo, mas isso também não ajudaria.
Os seres humanos são lentos no processamento de dados, mas possuem bom senso e recursos de pensamento abstrato que lhes permitem planejar e tomar decisões sem informações completas. É por isso que eles preferem ter uma visão limitada do mapa e se concentrar em uma única parte do campo de batalha; ao mesmo tempo, eles percebem o que está acontecendo em outras partes do jogo e podem desenvolver um plano geral de jogo.
O AlphaStar está trapaceando?
Dadas as diferenças entre a IA e o cérebro humano, é justo dizer que os críticos estavam certos em sua avaliação: o DeepMind manipulou a concorrência em favor do AlphaStar, limitando-o a um único mapa e uma única corrida. Mas o debate sobre o AlphaStar pode nos levar a algumas conclusões muito importantes.
Primeiro, o ponto principal do jogo não deve ser o de verificar se a IA pode clicar e rolar como um humano. Em vez disso, devemos nos concentrar no desempenho da IA em um jogo que forneça informações imperfeitas e exija decisões em tempo real. Nesse sentido, o AlphaStar fez um bom trabalho.
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Segundo, o StarCraft pode não ser o melhor local para testar os recursos de estratégia e planejamento da IA. Como apontou um analista, "StarCraft II é um jogo que pode ser quebrado pela perfeição mecânica". Isso significa que a IA pode compensar suas habilidades de estratégia ruins com sua velocidade sobre-humana e precisão cirúrgica.
Finalmente, a IA e a inteligência humana são tão diferentes que provavelmente seria impossível criar condições equitativas entre os dois. As menores mudanças nas regras levariam o jogo rapidamente a favor de um lado ou de outro a um grau que tornaria a competição injusta.
Devemos procurar ambientes e configurações em que possamos liberar e testar a IA em todo o seu potencial, em vez de abrandá-la com limitações humanas artificiais. O que os humanos e a IA poderiam alcançar quando estão cooperando em vez de competir?
