Inteligência artificial aprende a jogar jogos antigos

Novos algoritmos de computador projetados para vencer jogos antigos da década de 1980 podem ajudar os robôs a entender o mundo exterior.

Algoritmos de computador inteligentes capazes de jogar videogames já existem há algum tempo, mas certos tipos de jogos (como jogos de plataforma) há muito provaram ser desafiadores.


No entanto, agora, os cientistas podem finalmente desenvolver algoritmos que podem resolver jogos antigos, como essas mesmas tecnologias também podem ajudar os robôs a navegar no mundo real.

Conhecido coletivamente como Go-Explore, os novos algoritmos até agora têm sido capazes de lidar com uma série de jogos de plataforma retro dos anos 80, como Montezuma’s Revenge (1984) e Pitfall (1982).

Para isso, a equipe fez com que a IA construísse um arquivo de cada área já visitada.

“Nosso método é de fato muito simples e direto, embora esse seja o caso freqüentemente com descobertas científicas”, escreveram os pesquisadores Adrien Ecoffet, Joost Huizinga e Jeff Clune.

“A razão pela qual nossa abordagem não foi considerada antes é que ela difere fortemente da abordagem dominante que tem sido historicamente usada para tratar desses problemas na comunidade de aprendizagem por reforço, chamada de ‘motivação intrínseca’.”

“Na motivação intrínseca, em vez de dividir a exploração em retornar e explorar como fazemos, o agente é simplesmente recompensado por descobrir novas áreas.”

Eventualmente, os algoritmos de IA serão capazes de navegar pelos ambientes até mesmo dos jogos mais complexos.

Quando isso acontecer, o mundo real não deverá ser um desafio para eles.

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