A DeepMind volta a usar jogos para avançar a pesquisa em IA
A Google DeepMind adquiriu uma participação minoritária na empresa por trás de EVE Online como parte de uma parceria de pesquisa voltada a estudar “inteligência em sistemas complexos, dinâmicos e conduzidos por jogadores”. A iniciativa coloca uma das economias virtuais e dos ambientes sociais mais elaborados dos games no centro de um novo esforço para testar sistemas de IA criados para planejamento de longo prazo, memória e aprendizado contínuo.
A parceria chega junto com uma grande mudança de negócios para a desenvolvedora de EVE. A equipe de gestão por trás da CCP Games anunciou que gastou US$ 120 milhões para recomprar a empresa da antiga controladora Pearl Abyss e que a companhia recém-independente passará a se chamar Fenris Creations. A empresa afirmou que continuará operando sem reestruturações nem demissões.
Por que EVE Online se destaca
A DeepMind e a Fenris descreveram EVE Online como um ambiente excepcionalmente rico para estudo. Isso não é difícil de entender. EVE é conhecido por cronogramas longos, comportamento persistente dos jogadores, tomada de decisão estratégica complexa e interações que se desenrolam em um sistema vivo, e não em partidas curtas e isoladas. Essas características o tornam muito diferente de muitos ambientes de benchmark tradicionais usados em pesquisa de IA.
Segundo o anúncio, a DeepMind conduzirá experimentos controlados em seus modelos em uma versão offline do jogo, projetada especialmente e hospedada em um servidor local, em vez de testá-los diretamente no mundo online ao vivo. Essa abordagem é importante por dois motivos. Primeiro, ela preserva a experiência dos jogadores reais ao manter os experimentos separados do serviço comercial. Segundo, oferece aos pesquisadores um ambiente mais seguro e controlado para testar como os modelos se comportam sob condições complexas.
De jogos de tabuleiro a mundos virtuais
A DeepMind tem uma longa história de usar jogos como campo de provas para o aprendizado de máquina. Entre os marcos anteriores estão avanços em Go, bom desempenho em jogos de Atari e sucesso em StarCraft. Mais recentemente, a empresa vem explorando modelos de “mundos virtuais” como forma de ajudar sistemas de IA a aprender habilidades relevantes para a realidade física.
A parceria com EVE amplia essa trajetória para um domínio em que a complexidade social e o planejamento de longo prazo são excepcionalmente proeminentes. Não se trata apenas de otimizar uma jogada em uma disputa limitada. Trata-se de navegar em um ambiente em evolução no qual informação, incentivos e futuros possíveis são mais difíceis de comprimir.
Hilmar Veigar Pétursson, CEO da Fenris, argumentou que EVE é um dos poucos lugares onde questões sobre inteligência podem ser exploradas dentro de algo que já se comporta como um mundo vivo. Ele disse que o ambiente permitirá que os modelos da DeepMind explorem problemas difíceis, longos horizontes temporais e possibilidades estranhas.
O que a parceria pode revelar
Se a colaboração for bem-sucedida, ela poderá ajudar os pesquisadores a entender melhor como os sistemas de IA se saem quando os desafios não podem ser resolvidos apenas com otimização de curto prazo. Memória, adaptação e persistência estratégica são áreas difíceis para os modelos atuais. Um cenário como EVE pode expor onde os sistemas continuam frágeis e onde começam a demonstrar competência mais geral.
As empresas também disseram que vão explorar novas experiências de jogo viabilizadas por essas tecnologias. Isso torna o acordo interessante além da comunidade de pesquisa. Sugere que avanços feitos em experimentos de sandbox podem, no fim, retroalimentar o design de mundos digitais interativos.
Ainda assim, a relevância imediata é metodológica. A DeepMind está escolhendo estudar inteligência em um espaço bagunçado, dinâmico e moldado socialmente, em vez de algo puramente abstrato. Isso reflete uma compreensão mais ampla na pesquisa em IA: se os modelos devem lidar com o mundo real, talvez precisem ser testados em ambientes que se pareçam mais com sistemas vivos do que com quebra-cabeças limpos.
A vasta simulação de EVE Online passou anos gerando exatamente esse tipo de complexidade. Agora, ela está se tornando parte de um novo experimento sobre o que a IA avançada pode aprender quando o sandbox começa a parecer muito mais com a realidade.
Este artigo é baseado em reportagem da Ars Technica. Leia o artigo original.
Originally published on arstechnica.com