A Inteligência Artificial (IA) acaba de ganhar um pequeno avanço, graças aos pesquisadores da Universidade de Stanford. Inspirados pela teoria da evolução de Darwin, eles desenvolveram uma IA capaz de transmitir mudanças úteis às gerações subsequentes e evoluir.
A IA está sempre surpreendendo, já que entrega a nós, muitas coisas que não somos capazes de executar, por exemplo. Seja ela capaz de vencer um torneio de xadrez contra os melhores jogadores ou de diagnosticar Alzheimer a partir de um simples sorteio.
Podemos citar muitos avanços da IA nos últimos anos, mas, pelo menos até agora, não podíamos falar em “evolução” da mesma. Esse termo sempre foi aplicado apenas aos seres vivos, baseados, inclusive, na teoria de Darwin.
Na verdade, ainda não vimos a IA se transformar em resposta ao seu ambiente, aprendendo com seus erros e transmitindo suas mutações a seus descendentes, como acontece com os seres vivos.
A evolução da IA nunca aconteceu, porque os pesquisadores preferem desenvolver várias soluções distintas para determinados problemas e, em seguida, fundi-las em uma única tecnologia.
No entanto, esse novo estudo pode mudar o rumo disso e trazer a teoria de Darwin ára a IA. Assim, a Inteligência Artificial será capaz de transferir seus aprendizados, por exemplo, para as gerações subsequentes.
Uma IA baseada na teoria da evolução de Darwin
Em um artigo intitulado “Deep Evolutionary Reinforcement Learning” (DERL), pesquisadores da Universidade de Stanford apresentam uma nova técnica de aprendizado de máquina, aponta o PhonAndroid. Assim, eles criaram uma IA capaz de se transformar ao longo do tempo de acordo com a complexidade de seu ambiente. Aqui, claramente, o objetivo é imitar a vida.
“Nosso objetivo é elucidar certos princípios que regem as relações entre a complexidade ambiental, a morfologia evoluída e a capacidade de aprender o controle inteligente”, explicam os cientistas.
Para que essa evolução aconteça, a IA em questão, denominada DERL, é composta por vários agentes de aprendizagem capazes de se adaptar para encontrar uma solução. São eles que definem a morfologia da IA. Em seguida, ela é colocada em um ambiente virtual com o objetivo de se movimentar por conta própria.
À medida que seus testes progridem, o DERL determinará quais mutações realizar para percorrer uma distância maior. Essas mutações serão então passadas para a próxima geração. No entanto, o novo modelo não se beneficia dos aprendizados de seu antigo, apenas de sua morfologia. Muito parecido com os próprios seres vivos, DERL evoluiu de várias maneiras para superar os obstáculos apresentados a ele.
Muitas morfologias surgiram , cada uma conseguindo resolver os problemas. Isso é exatamente o oposto do que os IAs atuais estão fazendo, ou seja, testando uma ampla gama de soluções para reter apenas as mais eficazes.
Além disso, quanto mais complexo o ambiente, mais inteligente o DERL se torna. Esses resultados podem ter sérias repercussões na indústria de robótica. Com base nesse estudo, muitos outros podem acontecer, de forma a dar a IA, ainda mais inteligência para executar tarefas ainda mais precisas, sem a nossa ajuda, por exemplo.
Via: PhonAndroid
