Memória de elefante? Esperto como um rato? Inteligência artificial compete com animais

Investigadores vão dar a computadores tarefas normalmente usadas em laboratório para testar a capacidade de animais.

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Conseguirão os computadores ser espertos como ratos? University of Bath

Esperto que nem um rato ou com uma memória de elefante? Para pôr sistemas de inteligência artificial modernos à prova, uma equipa europeia de investigadores quer ver como os algoritmos se comportam em testes criados para medir a inteligência de vários animais em laboratório. Só que, em vez de dar tarefas específicas para resolver, os investigadores criaram uma arena digital com recompensas escondidas por detrás de vários desafios. O projecto é conhecido como as Olimpíadas Animal-Inteligência Artificial (Animal-AI Olympics, no inglês).

“A nossa competição requer que os participantes criem agentes digitais capazes de obter ‘alimento’ em qualquer tipo de ambiente em que são colocados”, resume Matthew Crosby, um dos investigadores, ao PÚBLICO. Quer-se testar a "capacidade de adaptação” e “senso comum” dos sistemas de inteligência artificial modernos.

Crosby faz parte do Centro Leverhulme para o Futuro da Inteligência, com sede na Universidade de Cambridge, no Reino Unido. As “Olimpíadas” são uma parceria entre aquele centro e a Good AI, uma instituição de investigação em Praga. O grupo junta uma equipa interdisciplinar de cientistas da computação e investigadores para perceber as formas como os humanos, diferentes animais, e máquinas aprendem e pensam.

A competição arranca em Junho, com 100 tarefas que os algoritmos na competição nunca viram antes. A primeira secção da arena, com exemplos do tipo de tarefas mais fáceis que podem surgir, foi apresentada este mês: tal como testes usados em laboratório para avaliar o comportamento de animais, há paredes que impedem a passagem, alavancas para abrir portas, árvores para trepar, objectos que têm de ser mexidos, e recompensas. "Esta competição põe as nossas melhores abordagens à inteligência artificial contra o reino animal, para determinar se os grandes sucessos da inteligência artificial estão prontos para competir com os grandes sucessos da evolução”, lê-se no site do projecto.

Os participantes serão sistemas de computadores dotados de inteligência artificial com total liberdade de movimento no espaço. Os criadores dos sistemas com o melhor desempenho podem ganhar 10 mil dólares (8900 euros) em prémios.

A equipa por detrás da competição diz que não espera “muito sucesso”, e que qualquer avanço será considerado um “grande progresso”. 

Embora a inteligência artificial ganhe fama por vencer humanos em várias tarefas (jogos de tabuleiro milenares, como o Go e o xadrez, e algumas tarefas de diagnóstico) e esteja a melhorar noutras (há algoritmos capazes de debates sobre temas complexos e até fazer bluff), estas são todas muito específicas. Em geral, os programas de inteligência artificial são ensinados com algoritmos de aprendizagem por reforço, que recebem recompensas, como pontuação extra em videojogos, quando cumprem as tarefas específicas.

“Mas, em última instância, estamos interessados em testar habilidades de inteligência artificial geral”, explica Crosby. Também conhecida como “inteligência artificial forte” ou “inteligência artificial completa”, refere-se à capacidade dos sistemas para se conseguirem adaptar a diferentes tarefas. 

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As abelhas são utilizadas para ensinar os algoritmos dos carros autónomos Terry Harrison, U. of I. beekeeper

“Vemos testes cognitivos feitos a animais como uma boa forma de testar isto”, diz Crosby. Não é a primeira vez que o mundo animal – e a forma como outras espécies aprendem – é utilizado para avançar a inteligência artificial. A maneira como as abelhas e formigas pensam em grupo através da “inteligência de enxame”, por exemplo, é muito estudada no desenvolvimento da condução autónoma com carros que têm de partilhar informação entre si e com a cidade.

Se a primeira edição da competição tiver sucesso, a equipa espera poder criar novas versões do desafio com tarefas mais complexas para testar inteligência humana, como o pensamento abstracto para a resolução de problemas.

“Se algum sistema tivesse imenso sucesso em todas as categorias [dos nossos desafios] seria uma surpresa muito entusiasmante para a inteligência artificial”, diz Crosby.