• Computador do Google derrota campeão no jogo Go

    Programa desenvolvido pelo DeepMind da gigante de tecnologia venceu quatro de cinco partidas contra o campeão sul-coreano Lee Se-dol

    O programa de inteligência artificial do DeepMind do Google, o AlphaGO ganhou a última das 5 rodadas do jogo de tabuleiro Go contra o jogador Lee Se-dol, apesar de ter cometido um grande erro durante a partida.

    A margem de 4 a 1 para o AlphaGo nos jogos realizados em Seoul, na Coreia do Sul, podem não ser tão precisas quanto a de 5 a 0 para o programa contra um jogador europeu em outubro passado, mas carrega maior impacto por conta da própria expertise e atuação de Lee no jogo. Lee é considerado um dos melhores jogadores do mundo de Go.

    Durante a maior parte do jogo, comentaristas não tinham certeza que o AlphaGo venceria. O CEO do DeepMind, Demis Hassabis disse em um tweet que o AlphaGo cometeu um grande erro no início do jogo, mas estava tentando se recuperar na partida.

    O programa AlphaGo foi descrito como a próxima fronteira da inteligência artificial porque sua habilidade de aprender a partir de sua experiência que, de acordo com alguns especialistas, é inesperada e longe de movimentos humanos que nunca foram bem sucedidos.

    As vitórias do AlphaGo são uma conquista significativa no campo da inteligência artificial desde que o Deep Blue da IBM derrotou em 1997 o campeão de xadrez Garry Kasparov, disse Howard Yu, professor de gerência de estratégia e inovação na escola de negócios IMD, sobre as três consecutivas vitórias do programa na ocasião.

    O jogo milenar Go tem sido descrito como uma estratégia mais complexa que o xadrez. Jogadores se revezam para colocar as pedras pretas ou brancas em um tabuleiro de 19 por 19 linhas, com o objetivo de capturar as pedras do oponente ao cercá-las, aumentando o território vazio no centro do tabuleiro.

    A perda do AlphaGo no domingo para Lee, entretanto colocou luz sobre as redes neurais artificiais que o hardware e software – equivalente ao sistema nervoso central humano – consegue agir estranhamente por conta dos “pontos cegos” difíceis de serem encontrados.

    É possível que um jogador consiga forçar o AlphaGo em uma situação que exponha seus pontos cegos escondidos, disse David Silver, pesquisador chave do projeto AlphaGo.

    Muito da discussão acerca do jogo final nessa terça-feira foi feita sobre um movimento feito por Lee na quarta partida, realizada no último domingo, que pareceu levar a performance do programa de inteligência artificial cair na sequência.

    Depois de dar uma olhada nos logs, Hassabis disse que o AlphaGo deu a probabilidade de menos que 1 em 10.000 para o movimento que Lee fez, o que achou muito surpreendente.

    “Isso significa que todas as buscas anteriores #AlphaGo feitas foram inúteis e por um tempo mal avaliadas pela posição altamente complexa”, disse Hassabis em um tweet nessa terça-feira.

    Ele acrescentou que as redes neurais foram treinadas através de um auto-jogo “para que houvessem lacunas em seu aprendizado, e por isso testar o AlphaGo ao limite”

    A competição estabeleceu novas credenciais para o DeepMind do Google na corrida para avançar a inteligência artificial. Além disso, usando a tecnologia internamente, o Google espera oferecer a tecnologia para uma variedade de aplicações incluindo fins médicos e científicos.

    O sistema de inteligência artificial ainda é um protótipo, disse Hassabis, então o DeepMind do Google ainda passará por muitos testes e treinamento da plataforma, incluindo um esforço para resolver pontos cegos, antes de lançar a tecnologia para aplicações críticas.