Ganhar Dota, O Maior Desafio Da Inteligência Artificial

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Ganhar Dota, O Maior Desafio Da Inteligência Artificial

Os jogos a toda a hora tiveram um conjunto de regras jogando contra nós. Desde os adversários com a maneira de tartaruga ou cogumelos em Super Mario, que percorriam os cenários com uma série de regras muito básicas, até os complexos jogos de mundo aberto, famosos como “sandbox” na gíria.

Jogos onde um mundo inteiro vive, respira e reage de modo independente do que façamos. Os personagens irão pro trabalho, conduzem, voltam para casa, vão ao cinema, etc., Se deixarmos o comando da mesa durante um tempo, nós desejamos sentar e admiram como um formigueiro, onde todos os personagens têm a sua atividade.

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Longe de ser inteligência artificial real, estes protagonistas são fabricados de modo mais ou menos específica pra comportar-se perante um conjunto de regras instituídas. São uma melhoria das tartarugas de Super Mario. O mesmo acontece com os jogos de ação e tiro, onde nossos adversários andam pelas áreas buscándonos para entrar em apuros.

O fazem, seguindo as regras e endereços determinadas por seus programadores. 1-2-3, repita novamente. Em alguns desenvolvimentos das regras são tão grandes, ou se introduz um item de aleatoriedade ou heurística camuflada de consciência, que faz percorrer este “árvore de decisões” pareça mais real.

Teríamos que ver estes “bots” durante horas para localizar alguns padrões aos seus movimentos. Esses bots —abreviatura de robot— são a alma de qualquer jogo moderno. Os jogadores mais detalhistas não se conformam com extenso experiência, por mais elegantes que sejam.

Pokémon tais como, uma série de jogos mais conhecidos da história, tem diversos jogadores entusiastas, que conhecem bem as estatísticas dos monstros, os seus ataques e tuas decisões. Não querem “atravessar” a última versão do jogo por doceava vez contra bots previsíveis, querem encarar oponentes que representem um extenso estímulo às suas habilidades. A única resposta satisfatória é uma inteligência artificial treinada especificamente pra cada jogo.

Por sorte, há décadas que acadêmicos, desenvolvedores e se dedicam a isso. DeepMind, uma subsidiária britânica do Google especializada em Inteligência Artificial, que neste momento foi vencido, publicamente, 2 dos melhores jogadores de Go do mundo colocou seu propósito em um novo desafio ainda mais difícil do que os jogos de tabuleiro. Starcraft 2 é um jogo com uma premissa claro: os jogadores lutam por recursos em um mapa hermético até derrubar as unidades rivais. Com fortes notas de ficção científica, conta com 3 raças e dezenas de unidades com habilidades e contra-competências específicas que, durante suas interações e combates, cria uma dificuldade de diversos níveis superior à do xadrez ou o Go.

Os avanços de DeepMind serão analisados na comunidade acadêmica de inteligência artificial em toda a sua amplitude, todavia não estão sozinhos. Mas jogadores veteranos estão céticos sobre o assunto as promessas do bot em partidas entre muitos jogadores. “Não afetará a cena profissional do Dota, e também doar uma ferramenta para treinar melhor os jogadores.”, confessa Vlad Savov, editor Sênior do The Verge, com quase 4.000 horas jogadas. Outros, admitem que há probabilidades reais de longo prazo, como Félix Parque, com mais de 3.000 horas dedicadas ao jogo. “Em duas semanas, um robô compreendeu coisas a respeito do jogo que não tem feito toda a comunidade em mais de uma década.

Quando dez robôs aprendam a jogar em equipe, tenho certeza que você vai compreender muitas coisas e serão invencíveis”. Sem entrar em dados técnicos, como que tipo de algoritmos e métodos de aprendizagem estão usando para que esta inteligência artificial aprenda a jogar, será interessante perceber que movimentos específicos escolher em cada momento do jogo concreto. Se mantém decisões por teu valor a curto ou a comprido período, a mera técnica de análise da máquina de proteger os humanos a descobrir facetas até imediatamente desconhecidas do jogo.

Estas facetas desconhecidas do jogo também chegaram ao xadrez, com a chegada das máquinas. O choque da perda de Kasparov contra DeepBlue da IBM causou um encontro no mundo do xadrez. Hoje os melhores de sempre profissionais do xadrez treinam contra máquinas de modo constante, estas interações se misturam com as suas intuições e acabam aprendendo técnicas específicas que não teriam surgido em uma carreira habitual. As estratégias do xadrez moderno foram alteradas eternamente por máquinas. Uma das maiores críticas que foram feitas pela época do Deep Blue e ainda se mantém é que não procurava emular um jogador humano maravilhoso, procurava receber as posições de cada maneira.

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