Este Inquisitivo AI vai chutar seu traseiro no navio de guerra

O sistema de inteligência artificial extraordinariamente inquisitivo desenvolvido por uma equipe de pesquisadores da NYU aprendeu a jogar um jogo semelhante ao Battleship com habilidade mental.

No jogo simples que os pesquisadores criaram, os jogadores procuram encontrar os navios de seus oponentes escondidos em uma pequena grade de quadrados, fazendo uma série de perguntas que podem ser respondidas com um único número ou palavra. O programa deles descreve como fazer essas perguntas o mais eficientemente possível.

Tirando inspiração da psicologia cognitiva e usando uma abordagem fundamentalmente diferente da maioria das IAs de hoje, o sistema mostra como as máquinas podem aprender a fazer perguntas úteis sobre o mundo. O programa trata questões como programas em miniatura, permitindo que ele aprenda com apenas alguns exemplos e construa suas próprias perguntas com base no que aprendeu.

O jogo foi desenvolvido pelo Brenden Lake , professor assistente da NYU; Todd Gureckis , professor associado; e Anselm Rothe , um estudante de pós-graduação. “Há uma enorme diferença entre a capacidade humana e a máquina de fazer perguntas ao procurar informações sobre o mundo”, diz Lake. Os pesquisadores descrevem o trabalho em um artigo publicado on-line.

Os pesquisadores fizeram com que os humanos jogassem seu jogo e gravassem as perguntas que eles faziam. Eles então traduziram as questões em componentes conceituais. Por exemplo, as perguntas “Quanto tempo é o navio azul?” E “O navio azul tem quatro telhas?” Diz respeito ao comprimento de um alvo. A questão “Os navios azuis e vermelhos tocam?” Diz respeito à posição. Os pesquisadores então codificaram essas questões usando uma linguagem de programação simples e construíram um modelo probabilístico para determinar quais questões deveriam fornecer a informação mais útil. Esta metodologia permitiu que o sistema AI construísse de maneira eficiente novas questões que o ajudassem a ganhar o jogo.

A maioria das abordagens de AI envolve simplesmente alimentar um computador em grandes quantidades de dados de exemplo e fazer com que ele gere seus próprios exemplos depois disso. Enquanto o método da equipe da NYU requer mais codificação manual, é muito mais eficiente e eficaz na descoberta de questões inteligentes para serem postas. O sistema também desenvolve questões inteligentes de forma mais metódica e pode até produzir questões que nenhum pensamento humano perguntou.

Os pesquisadores estão explorando como sua tecnologia pode tornar os chatbots e outros sistemas de diálogo mais efetivos e menos dolorosos de usar. Com um pouco de pré-programação, tal sistema pode ajudar os clientes a resolver seu problema mais rapidamente, colocando as perguntas certas.

“Ter sistemas de diálogo que geram novas questões para que eles possam obter respostas mais informativas sobre o assunto, tornará a interação homem-computador mais fácil e tornará esses sistemas mais úteis e divertidos de usar”, diz Lake.

Notavelmente, o programa de jogo foi capaz de construir “a questão final” para o jogo de navio de guerra. Isso consistiu em pedir a um oponente que passasse por uma série de etapas matemáticas, adicionando o comprimento de um navio a 10 vezes o comprimento do próximo e assim por diante. Essa questão seria difícil para uma pessoa seguir ou responder corretamente, mas, em teoria, o resultado poderia ser usado para calcular novamente todo o quadro. “Foi bastante interessante”, diz Lake.

Sam Gershman , professor assistente da Universidade de Harvard, que desenvolve abordagens para AI inspiradas na neurociência cognitiva, diz que a pesquisa da NYU fornece informações sobre como os humanos pensam boas questões. “Primeiro, você precisa de alguma forma de composição para capturar a variedade desconcertante de questões”, diz Gershman. “Em segundo lugar, você precisa de um conjunto de critérios que pesem as forças e fraquezas relativas de uma questão”.

Gershman acrescenta que os seres humanos parecem seguir uma estratégia semelhante à abordagem mais bem sucedida empregada pelo programa, avaliando cuidadosamente a complexidade de suas perguntas, a fim de usar os recursos cognitivos com moderação.

Em última análise, as máquinas não se tornarão verdadeiramente inteligentes, a menos que comecem a curtir o mundo ao seu redor. Isso começa com a pergunta de sondagem.

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