IA supera humanos em jogo que requer compreensão física

Pela primeira vez a inteligência artificial conseguiu superar humanos em um jogo que requer noção física. O feito partiu de um sistema de IA capaz de conduzir uma bola de gude por um labirinto sem que o objeto caia nos buracos.

Essa tecnologia foi implantada no robô CyberRunner, criado por pesquisadores da Universidade ETH de Zurique, em parceria com a startup de drones Verity. 

Como a IA venceu os humanos?

• Após seis horas de treinamento, e aprendendo com seus erros, o robô conseguiu vencer o jogo mais rápido que os concorrentes humanos, menos de 15 segundos.
• Segundo os pesquisadores, o robô conseguiu superar, em mais de 6%, o tempo mais rápido já registrado para a conclusão de uma partida.

Confira o vídeo do feito abaixo:

Embora esse jogo seja simples, requer habilidades motoras e de raciocínio espacial e até os humanos precisam de muita prática para dominar essa tarefa. Como explica a página do robô, o CyberRunner utiliza uma abordagem de aprendizado por reforço, geralmente utilizada para treinar IAs, permitindo que ele acumule experiência durante suas tentativas.

Usando as memórias coletadas, a IA consegue entender melhor o jogo e identificar quais são as melhores estratégias para concluí-lo em menos tempo.

O robô aprende acumulando experiência. Durante o jogo, ele captura observações e recebe recompensas com base em seu desempenho, tudo através dos ‘olhos’ de uma câmera voltada para o labirinto. Uma memória é mantida da experiência coletada. Usando esta memória, o algoritmo de aprendizagem por reforço baseado em modelo aprende como o sistema se comporta e, com base na sua compreensão do jogo, reconhece quais estratégias e comportamentos são mais promissores.

Site do CyberRunner.

Raffaello D’Andrea, professor da universidade e CEO da Verify, disse à Forbes que planeja abrir a codificação do sistema de IA utilizado pelo robô para que ele seja colocado em funcionamento por mais pesquisadores para estudos em diferentes usos. “Vejo isso como um marco de referência. É uma opção de baixo custo para estender as aplicações da IA ​​ao mundo físico”, disse.