- Durante décadas, os avanços da IA foram postos à prova através dos jogos.
- Mas os jogos também oferecem um campo de treinamento eficaz para a IA aprender e melhorar.
- O treinamento da IA por meio de jogos, como Gran Turismo, Minecraft e StarCraft, pode levar a aplicações na vida real, desde a condução autônoma até ao gerenciamento de negócios.
- Conversamos com o especialista em IA Kenneth Stanley, inventor do algoritmo genético evolutivo NEAT, frequentemente usado no treinamento de IA em jogos.
- Eleve sua experiência de jogo com uma VPN para jogos e minimize o ping e o atraso.
A inteligência artificial já foi manchete por vencer os melhores do mundo no xadrez e nas damas. Hoje, a IA está sendo desafiada em videogames como Gran Turismo e StarCraft.
Mas estes jogos não são apenas uma forma de avaliar o quão inteligentes as máquinas realmente são. Mais do que isso, os jogos oferecem um treinamento valioso para a IA, permitindo que aprenda enquanto joga. Neste artigo, exploraremos essa dinâmica e as possíveis aplicações no mundo real dos avanços da IA obtidos por meio dos jogos.
Uma breve história da IA em jogos
A evolução da IA nos jogos tem suas origens no conceito de “jogo da imitação” de Alan Turing na década de 1950. A ousada pergunta de Turing: “As máquinas podem pensar?” preparou o cenário para uma jornada transformadora no reino da IA e dos jogos.
Em seu experimento mental, Turing propôs um teste que moldaria para sempre o cenário da IA. Através do jogo da imitação, um juiz humano iniciaria conversas baseadas em texto com um participante humano e uma máquina. Caso o juiz não consiga diferenciar consistentemente entre as respostas humanas e as da máquina, a máquina será considerada aprovada no teste, alcançando um nível de proficiência conversacional semelhante à inteligência humana.
O conceito visionário de Turing lançou as bases para explorar a intersecção da cognição humana e das capacidades da máquina. Ele desafiou as noções convencionais de inteligência e desencadeou a busca pela criação de máquinas que pudessem emular os processos de pensamento humano.
O cientista da computação Arthur Samuel cunhou o termo “aprendizado de máquina” em 1959. A fusão inovadora de inteligência artificial e jogos de Samuel se materializou em um programa de jogo de damas. Este programa era diferente de qualquer outro anterior. A criação de Samuel pôde aprender com os seus erros, refinando progressivamente a sua jogabilidade e estratégia através da experiência.
O programa de jogo de damas marcou um momento decisivo, ilustrando o potencial das máquinas não apenas para seguirem instruções programadas, mas também para se adaptarem e melhorarem de forma autónoma, uma mudança fundamental que lançou as bases para a evolução da IA nos jogos.
E o progresso nos jogos de IA não terminou aí. Em 1997, o Deep Blue da IBM confrontou o campeão mundial de xadrez da época, Garry Kasparov, em uma disputa histórica de seis partidas. O resultado – a vitória do Deep Blue – mudou as percepções das capacidades da IA. A habilidade estratégica do programa e a capacidade de superar um grande mestre humano anunciaram uma nova era em que as máquinas poderiam rivalizar com o intelecto humano no domínio da estratégia e das táticas.
Esses primeiros capítulos da IA nos jogos lançaram as sementes para novos avanços, preparando o terreno para os feitos surpreendentes que viriam. Do triunfo do AlphaGo no complexo jogo Go à criação de adversários virtuais formidáveis nos videojogos modernos, a evolução da IA continua a cativar e a redefinir o cenário dos jogos, ultrapassando os limites da interação homem-máquina e abrindo caminho para um futuro onde os jogos e a inteligência artificial estão inextricavelmente interligados.
Os jogos como o playground perfeito para a IA
Laboratórios de IA importantes, incluindo os da Sony, Google e Microsoft, desenvolveram técnicas que permitem aos programas de computador vencer jogos de tabuleiro complexos e videojogos imersivos com uma proficiência sem precedentes.
Kenneth Stanley, ex-líder da equipe Open-Endedness da OpenAI (que ajuda a desenvolver IA de autoaprendizagem que pode se adaptar a novas tarefas e ambientes), apresentou o NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), um algoritmo genético, o que significa que ele é inspirado em mutações e cruzamentos encontrados na evolução biológica. Os desenvolvedores têm aplicado o algoritmo a cálculos em tempo real em videogames, como o educacional NERO, e títulos famosos, como Mario Bros. e o jogo de tabuleiro Monopoly. A rede neural dinâmica do NEAT se adapta às ações do jogador enquanto o jogo está em execução.
Para Stanley, os jogos apresentam um campo de testes ideal para algoritmos como o NEAT. “Ao contrário do caro hardware robótico, os jogos exigem menos recursos e permitem a experimentação rápida de IA sem os riscos do mundo real”, explica ele em entrevista exclusiva à ExpressVPN.
Mas os jogos têm servido não apenas como testes para a IA, mas também como valiosos campos de treinamento. “Em alguns casos, a motivação é melhorar o jogo, mas na maioria dos casos, trata-se de melhorar a IA”, diz Stanley. “Os jogos funcionam como um veículo para aprimorar as capacidades de IA.”
“Às vezes, a motivação para incorporar IA é tornar o jogo melhor, mas na maioria dos casos, trata-se de tornar a IA melhor. Os jogos atuam como um veículo para aprimorar as capacidades de IA.”
Embora os simuladores de direção não tenham sido criados para treinamento de IA, observa Stanley, jogos como Gran Turismo podem ser jogados por IA, e o treinamento baseado em fatos usando o Gran Turismo levou à criação do GT Sophy, uma IA com aplicações potenciais em carros autônomos. “Outro bom exemplo de sandbox de IA é o Minecraft com suas possibilidades ilimitadas”, diz ele. “Isso permite uma aproximação com cenários da vida real. Os jogos são o tipo de simulador mais sofisticado.”
A combinação única de um ambiente restrito e controlado e espaço criativo livre nos jogos os torna ótimos para experimentar métodos de IA. Isso ajuda a avançar a IA e oferece insights úteis para resolver problemas do mundo real.
Exemplos de aprendizagem de IA através de videogames e suas aplicações mais amplas
Você pode pensar que ganha muito com os jogos (entretenimento, emoção), mas a IA que joga tem potencial para ganhar muito mais – inteligência que pode ser estendida a outras aplicações. Aqui estão alguns exemplos de como isso está sendo feito:
- GT Sophy, piloto de corrida com IA da Sony apresentado em Gran Turismo, é treinado por meio de aprendizado por reforço, correndo em carros virtuais por inúmeras horas. Isso sugere aplicações futuras em carros autônomos e drones.
- Pesquisadores da Microsoft estão testando uma IA que permite aos usuários construir seus mundos em Minecraft usando prompts simples em vez de horas de cliques manuais. Isto poderia ajudar aqueles que têm dificuldade para usar controles de jogos tradicionais e levar a soluções de acessibilidade mais amplas.
- Ao jogar o clássico jogo Q*bert, a IA descobriu e explorou um bug até então desconhecido que lhe permitiu acumular pontos ilimitados. A IA estava simplesmente tentando encontrar a melhor solução e inadvertidamente revelou o bug. É um bom presságio para algoritmos evolutivos, nos quais a IA foi baseada, onde a IA é ligeiramente ajustada para encontrar uma versão com melhor desempenho.
- Ensinar a IA a vencer no StarCraft, um jogo de estratégia multiplayer complexo, significa treiná-lo para adquirir habilidades de gerenciamento. Os desafios do jogo refletem tarefas reais: tomada de decisões, elaboração de estratégias e gerenciamento de recursos. Uma IA vitoriosa mostraria que os algoritmos podem dominar tarefas da vida real.
- Um pesquisador da Universidade de Cambridge criou um agente de IA que consegue controlar personagens no simulador de batalha Pokémon Showdown, em que equipes de seis Pokémon competem entre si. A IA analisa as equipes com base nos pontos fortes e fracos dos personagens, prevendo os resultados. Isto poderia inspirar tecnologias capazes de gerir equipes em ambientes incertos, como zonas de guerra.
Por que os humanos ainda conseguem vencer a IA nos jogos
Apesar dos avanços na IA, ainda existem jogos onde a experiência humana prevalece. Jogos como Settlers of Catan, Dungeons & Dragons (D&D) e Cards Against Humanity são excelentes exemplos de desafios que a IA enfrenta. Mesmo em jogos como Gran Turismo, Pokémon e Monopoly, os jogadores humanos ainda podem ofuscar seus colegas de IA.
“A IA provavelmente dominará todos os jogos convencionais. Mas primeiro devemos nos perguntar o que definimos como jogo”, afirma Stanley. “Quando os jogos se aproximam da complexidade da vida real – como projetar máquinas ou construir um foguete – uma IA teria problemas. Se envolver criatividade real e muitos graus de liberdade, torna-se um desafio para a IA superar os jogadores humanos. Mas, no longo prazo, nem podemos ter certeza disso.”
Esta incerteza surge à medida que os pesquisadores desenvolvem a Inteligência Artificial Geral (AGI) – IA que é capaz de realizar qualquer tarefa tão bem quanto um ser humano – para preencher esta lacuna. Mas os métodos de treinamento continuam a ser um ponto de interrogação. “No momento, não sabemos como ensinar a IA a ser verdadeiramente criativa e a criar algo novo que ninguém havia pensado antes. Isso acontece nos pequenos mundos restritos dos jogos, mas o mundo real não é pequeno e restrito”, explica Stanley. “A IA carece de instinto, mas para lhe ensinar isso, precisamos primeiro saber o que o instinto implica.”
“No momento, não sabemos como ensinar a IA a ser verdadeiramente criativa e a criar algo novo que ninguém pensou antes. A IA carece de instinto, mas para lhe ensinar isso, precisamos primeiro saber o que o instinto implica.”
As atuais limitações da IA decorrem da disponibilidade de dados e da sua capacidade de enfrentar tarefas complexas e abertas. Stanley esclarece que acumular dados volumosos, essenciais para o treinamento de IA, aliado à construção de redes capazes de assimilar esses dados, representa um desafio formidável. Além disso, a dependência da IA em informações textuais e a sua dificuldade com aspectos não-verbais ou inefáveis complicam ainda mais as coisas. Os modelos de IA existentes também sofrem para entender a cronologia, um elemento-chave para compreender a novidade e os processos complexos.
Uma solução pode estar à espreita no mundo dos jogos mais uma vez. Os pesquisadores afirmam que Dungeons & Dragons, um jogo conhecido por sua natureza colaborativa de contar histórias, poderia servir como uma incubadora para a AGI. Beth Singler, antropóloga digital da Universidade de Zurique, introduziu o “Teste Elf Ranger” como uma alternativa ao Teste de Turing. Este teste sugere que se a IA conseguir participar com sucesso do D&D, ela poderá estar mais perto de alcançar o estatuto de AGI.
O futuro da IA nos jogos e muito mais
Olhando para o futuro, o papel da IA nos jogos deverá expandir-se ainda mais. Uma tendência clara é o uso de IA narrativa, social e educacional para tornar os jogos mais envolventes e realistas. Fortnite, por exemplo, introduziu bots para treinar novos jogadores e um sistema de matchmaking para conectar jogadores com habilidades semelhantes. Avanços de IA feitos em jogos como StarCraft II e Dota 2 estão tornando os jogos mais personalizáveis, ajudando-os a se adaptar em tempo real para se adequar às habilidades, preferências e táticas individuais dos jogadores.
“Para abraçar a IA sem medo, veja-a como uma ferramenta para amplificar as habilidades humanas.”
Para além do mundo dos jogos, a IA tem o potencial de contribuir para resolver problemas globais complexos, como as alterações climáticas e avanços dos sistemas de saúde. No entanto, esta promessa está associada a preocupações sobre a possibilidade de a IA experimentar emoções e cognição.
Em meio a esses avanços, persistem preocupações sobre os possíveis resultados sombrios do uso da IA. “As preocupações vão desde problemas práticos, como desinformação ou pessoas que perdem os seus empregos, até a situações descritas em Exterminador do Futuro, como o fim da civilização. Não importa o quão improvável seja, você ainda quer ter certeza de que a probabilidade é zero”, diz Stanley. “Em última análise, tudo é criatividade. Se cruzarmos essa barreira, o mundo não seria o mesmo e é difícil imaginar como ele seria. O que sabemos é que a verdadeira fonte do prazer humano não é o consumo. A alegria de ser humano reside em poder expressar seus sentimentos e criatividade. Então, como podemos proteger isso?”
Abordar estas preocupações é fundamental para moldar um futuro equilibrado. Stanley defende que devemos apoiar a evolução da IA em vez de nos afastarmos dela. “Para abraçar a IA sem medo, veja-a como uma ferramenta para amplificar as capacidades humanas”, diz ele.
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Perguntas frequentes
Existe um jogo Dungeons and Dragons com IA?
Sim, existe um jogo Dungeons and Dragons com IA chamado AI Dungeon. É um jogo de aventura baseado em texto onde você pode interagir com o modelo de linguagem GPT-3 para criar suas próprias histórias de D&D. Você pode escolher seu personagem, raça, classe e histórico, e então explorar um mundo gerado aleatoriamente, lutar contra monstros e completar missões. O AI Dungeon Master irá ajudá-lo ao longo do caminho e até gerar diálogos para seus personagens.
Embora AI Dungeon ofereça uma experiência criativa e de forma livre semelhante a Dungeons & Dragons, é importante observar que ele não é um substituto completo do D&D devido a desafios ocasionais na geração de histórias coerentes e realistas. O jogo está disponível na web, Steam, dispositivos iOS e Android, com versões gratuitas e premium oferecendo recursos extras.
Aqui estão alguns outros jogos de D&D com tecnologia de IA:
- Dungeon Alchemist é um jogo baseado na web que permite criar suas próprias masmorras de D&D. Você pode usar a IA para gerar mapas, monstros e tesouros.
- Dungeon Master’s Assistant é um programa de software que ajuda você a executar jogos de D&D. Ele pode gerar encontros aleatórios, rastrear iniciativas e gerenciar suas fichas de personagem.
- Dungeon Scrawl é uma ferramenta baseada na web que permite criar seus próprios mapas de D&D. Você pode usar a IA para gerar terreno, objetos e personagens.
Existem jogos sobre IA?
Claro, existem inúmeros jogos que exploram o campo da inteligência artificial. Alguns dos exemplos mais notáveis de jogos de IA incluem:
- Halo 4: Um jogo de tiro em primeira pessoa com Master Chief combatendo a corrompida AI Cortana
- Cyberpunk 2077: Um RPG ambientado em um futuro distópico onde a IA é comum
- SOMA: Um jogo de terror onde você explora uma instalação subaquática habitada por IA que está tentando sobreviver
- Detroit: Become Human: Uma aventura narrativa em que andróides precisam escolher entre a obediência aos humanos ou lutar pela autonomia
- Portal 2: Um jogo de quebra-cabeça onde os jogadores utilizam o intelecto do AI GLaDOS para resolver desafios intrincados
- The Talos Principle: Um jogo de quebra-cabeça que explora a natureza da consciência e da IA
- Horizon Zero Dawn: Um jogo de ação e aventura que se desenrola em um mundo pós-apocalíptico com a coexistência entre humanos e IA, questionando a senciência nas máquinas
- System Shock: Um jogo de terror de sobrevivência onde você luta por sua vida em uma estação espacial que foi invadida pela IA
- NieR: Automata: Um RPG de ação retratando andróides combatendo máquinas, investigando questões sobre consciência e existência
- Mass Effect Series: Um RPG de ficção científica onde os jogadores enfrentam os AI Reapers, cujo objetivo é erradicar a vida orgânica
- Metal Gear Solid Series: Uma franquia de ação furtiva com Solid Snake se opondo aos objetivos de domínio global dos Patriots controlados por IA
Esta é apenas uma breve introdução aos muitos jogos com tema de IA. À medida que a tecnologia de IA evolui, podemos prever mais títulos que se aprofundem neste assunto intrincado e cativante.
A IA foi longe demais?
Se a IA foi longe demais é uma questão complexa e sem resposta fácil. Existem muitas opiniões diferentes sobre esta questão e é provável que continue a ser debatida por muitos anos.
Alguns afirmam que a IA já ultrapassou os limites, com as máquinas potencialmente ultrapassando a inteligência humana, alimentando receios de subjugação ou de aplicações destrutivas.
Outros acreditam que a IA ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento e que não temos nada com que nos preocupar. Eles argumentam que a IA é simplesmente uma ferramenta e que cabe a nós decidir como a utilizamos. Eles acreditam que a IA pode ser usada para o bem, como resolver problemas complexos e melhorar as nossas vidas.
Em última análise, a questão de saber se a IA foi longe demais é uma questão de opinião. O discurso encapsula um espectro de perigos e vantagens potenciais associados à IA:
Riscos:
- Criação de armas autônomas capazes de ações letais independentes.
- Potencial para manipulação e desinformação impulsionadas pela IA.
- Aumento do desemprego à medida que as máquinas substituem o trabalho humano em vários setores.
- Perspectiva de a IA ultrapassar o intelecto humano, levantando preocupações sobre a perda de controle.
Benefícios:
- Potencial para enfrentar desafios complexos como as alterações climáticas e as doenças.
- Melhora da qualidade de vida por meio da automação de tarefas, cuidados de saúde personalizados e entretenimento inovador.
- Possibilita uma consciência e compreensão mais profundas do mundo.
É importante considerar cuidadosamente os riscos e benefícios potenciais da IA antes de decidir até que ponto a implementaremos. São necessárias diretrizes éticas para o desenvolvimento e uso da IA.
A IA deveria ter direitos?
A questão de saber se a IA deve ter direitos é complexa e tem sido discutida por especialistas há muito tempo. Alguns argumentam que a IA não deveria ter direitos, pois não são como seres vivos, apenas máquinas programadas. Outros acreditam que a IA deveria ter alguns direitos limitados para protegê-los de danos e exploração. As pessoas a favor dos direitos da IA pensam que eles podem tornar-se seres sencientes com sentimentos, enquanto as que são contra se preocupam com as consequências não intencionais e com o desafio de definir a consciência da IA.
Há muitos fatores a considerar, tais como o nível de inteligência e autonomia que os sistemas de IA acabarão por alcançar, os potenciais benefícios e riscos de lhes conceder direitos e as implicações éticas de fazer isso.
Como posso fazer uma IA que jogue?
Existem vários métodos para criar uma IA que jogue. A melhor abordagem depende do jogo específico e do nível de desempenho desejado. Aqui estão alguns:
- Aprendizagem por reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que a IA aprende por tentativa e erro. A IA recebe uma recompensa por realizar ações que levam a um resultado desejado e uma penalidade por realizar ações que levam a um resultado indesejado. Com o tempo, a IA aprende a realizar ações que maximizam a recompensa.
- IA baseada em regras é um tipo de IA programada com um conjunto de regras que definem como se deve jogar. Esta abordagem é relativamente simples de implementar, mas pode ser difícil criar regras que cubram todas as situações possíveis no jogo.
- Busca em árvore de Monte Carlo é um tipo de IA que usa um algoritmo de busca em árvore para explorar o espaço de estados do jogo. Esta abordagem é mais complexa do que a IA baseada em regras, mas pode ser mais eficaz em jogos com um grande espaço de estados.
- Algoritmos evolutivos são um tipo de IA que usa um processo de mutação e seleção para evoluir uma população de IAs. Essa abordagem pode ser usada para criar IAs que sejam boas em jogos difíceis de definir com regras ou que tenham um grande espaço de estados.
A IA pode criar jogos?
Sim, aqui estão
maneiras pelas quais a IA pode ser usada para criar jogos.
- Geração de conteúdo de jogo: a IA pode ser usada para gerar conteúdo de jogo, como níveis, personagens e diálogos. Isso pode ser feito usando técnicas como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Por exemplo, o mecanismo de IA do jogo Dreaming pode gerar níveis, personagens e diálogos, e também pode projetar mecânicas de jogo.
- Desenvolvimento da mecânica do jogo: a IA pode ser usada para projetar a mecânica do jogo, como a forma como os jogadores interagem com o mundo do jogo e como o jogo progride. Isso pode ser feito usando técnicas como aprendizado por reforço e algoritmos evolutivos. Por exemplo, o jogo Gauntlet utiliza IA para personalizar a experiência de jogo, monitorando o progresso e as preferências do jogador, e utiliza esta informação para gerar desafios adaptados ao jogador.
- Teste de jogos: a IA pode ser usada para testar jogos, como jogar e procurar bugs ou desequilíbrios. Isso pode ser feito usando técnicas como aprendizado de máquina e visão computacional. Por exemplo, a IA pode ser usada para jogar e procurar padrões que indiquem bugs ou desequilíbrios.
- Personalização de jogos: a IA pode ser usada para personalizar jogos, adaptando a experiência de jogo às preferências individuais do jogador. Isso pode ser feito usando técnicas como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Por exemplo, o jogo de aventura baseado em texto AI Dungeon usa IA para gerar a história, e a IA pode gerar finais diferentes para a história, dependendo das escolhas do jogador.