Jogador amador vence IA em partida de Go (com ajudinha de outro robô)
Programa desenvolvido por empresa de pesquisa joga mais de um milhão de partidas até encontrar ponto fraco de IA que parecia invencível
Em 2016, a inteligência artificial AlphaGo, do Google, derrotou o jogador multicampeão Lee Sedol em uma partida do jogo de tabuleiro Go. Desde então, parecia que os humanos não conseguiriam mais vencer as máquinas. Mas nós conseguimos — com uma ajudinha de outra inteligência artificial, é verdade, mas conseguimos.
A façanha foi resultado de uma parceria entre a empresa de pesquisa FAR AI e do jogador amador Kellin Pelrine. A FAR AI desenvolveu um programa para tentar descobrir uma fraqueza na inteligência artificial KataGo.
A KataGo é considerada tão poderosa quanto a AlphaGo. A AlphaGo foi desenvolvida pela DeepMind, da mesma dona do Google, e é a responsável pela simbólica vitória de 2016. A AlphaGo não está disponível para o público.
Após mais de um milhão de partidas, o programa da FAR AI encontrou um ponto fraco. Aí, foi só passar o mapa da mina para Pelrine. Segundo o jogador, a solução “não é trivial, mas não é nada muito difícil”.
IA não percebe estratégia de oponente
O jogo de Go é composto por um tabuleiro de 19 linhas por 19 colunas. Cada jogador usa pedras de uma cor, pretas ou brancas. O objetivo é cercar as pedras adversárias para removê-las da partida e capturar o maior terreno possível.
A estratégia encontrada pelo programa da FAR AI e usada por Pelrine consiste em criar um grande loop de pedras para cercar um dos grupos do oponente. Ao mesmo tempo, o jogador deve fazer jogadas nos cantos do tabuleiro, para distrair a máquina.
E não é que deu certo? O KataGo não percebeu o que estava acontecendo, mesmo o quando o cerco estava quase completo.
Uma parte impressionante do sucesso dessa tática é que um humano facilmente identificaria a ameaça, segundo Pelrine. A inteligência artificial, porém, não conseguiu e se deu mal.
A derrota mostra um aspecto importante das tecnologias de inteligência artificial: por mais que elas sejam capazes de avaliar situações com uma rapidez incrível, isso só acontece quando elas foram expostas anteriormente àquela situação.
Daí o sucesso da tática identificada pelo programa da FAR AI e usada por Pelrine: ela é tão incomum que provavelmente o KataGo nunca tinha visto alguém usá-la.
Com informações: Engadget, Financial Times.
