O AI do Facebook Conquista o Jogo Hanabi

A Facebook (META ) AI Research (FAIR) desenvolveu um novo AI que produziu resultados extremamente impressionantes quando confrontado com o Hanabi. O novo desenvolvimento é um grande passo adiante para o AI da Facebook.

Hanabi é um jogo de cartas semelhante ao Solitário. Enquanto a maioria dos jogos usados para essa tecnologia coloca o AI contra humanos diretamente, especificamente xadrez ou Go, Hanabi exige que os jogadores trabalhem juntos em direção a um objetivo comum.

A Facebook empregou bots para trabalhar juntos no jogo até que eles superassem os sistemas de AI anteriormente utilizados. O sistema de AI mais recente alcançou uma pontuação de 23,92 em 25 no jogo, enquanto o novo alcançou 24,61 em 25.

Em fevereiro, um benchmark de Hanabi foi proposto por pesquisadores do Google (GOOGL ), DeepMind, Carnegie Mellon University e Oxford. Eles também incluíram a criação de AI adicional capaz de jogar o jogo, e o chamaram de “uma nova fronteira para a pesquisa de AI”.

Os pesquisadores estão animados com o novo desenvolvimento, pois o mesmo AI usado para ajudar os bots pode ser usado em outras áreas. Um uso possível é melhorar a forma como os assistentes virtuais interagem com as pessoas.

Noam Brown, um pesquisador de AI da Facebook, falou sobre o novo sistema de AI.

“Uma das coisas realmente emocionais sobre isso é que a melhoria que estamos observando é realmente ortogonal às melhorias que estão sendo observadas com o aprendizado de reforço profundo: Você pode adicionar isso em cima de qualquer estratégia, e isso fará com que ela se torne muito mais forte”, disse Brown em uma entrevista que ele deu à VentureBeat. “Estamos vendo que os resultados são muito além do que nós ou outros pesquisadores esperavam. Na verdade, os benefícios que obtemos da busca são mais fortes do que os benefícios que foram ganhos por meio de todos os algoritmos de aprendizado de reforço profundo que foram usados no passado.”

O novo desenvolvimento com o AI da Facebook vem em um momento em que os pesquisadores continuam a criar software capaz de competir com alguns dos jogos mais complexos. Em 2016, o sistema de AI do Google DeepMind derrotou os melhores jogadores humanos no jogo de tabuleiro chinês Go.

Hanabi agora é considerado o melhor jogo para testar o AI, pois é construído em torno da equipe e da estratégia, um marco importante para o AI alcançar. Quando usado nesse ambiente, o AI pode melhorar e se tornar mais sofisticado.

Adam Lerer é um pesquisador da Facebook e contribuinte do artigo.

“Uma das razões pelas quais estamos nos movendo para esses jogos cooperativos é que acho que estamos mais ou menos no ponto em que não há mais jogos, pelo menos em termos de jogos competitivos”, disse ele.

Hanabi tem equipes de dois a cinco jogadores que recebem cartas aleatórias. As cartas são de cores diferentes e contêm números diferentes, e as equipes as colocam na mesa, por cor e em ordem numérica correta.

Os jogadores não podem ver suas próprias cartas, mas seus colegas de equipe podem. Os jogadores são permitidos dar dicas para os outros. Por exemplo, um colega de equipe pode dar uma dica sobre as cores, levando o outro a jogar ou descartar a carta.

Um dos aspectos mais complexos do jogo é que um jogador precisa descobrir as dicas e o que elas significam. Essa parte do jogo é difícil para um bot descobrir com as informações que ele tem.

Os bots foram capazes de construir uma estratégia devido às técnicas e ao aprendizado de reforço que a Facebook usou. A Facebook acredita que essa tecnologia pode ser usada em outras aplicações, como robótica, veículos autônomos e outros sistemas.

“Isso é algo que vem muito naturalmente para os humanos, essa ideia de ser capaz de se colocar no lugar de outra pessoa e entender por que eles estão tomando as ações que estão tomando, o que eles estão pensando e até mesmo se eles não sabem certas coisas. Mas é algo que o AI historicamente lutou muito para fazer”, disse ele. “Houve esse longo debate sobre se os primatas têm teoria da mente e em que idade os bebês humanos desenvolvem teoria da mente, e acho que é realmente fascinante finalmente estar vendo esse tipo de comportamento no AI. E acho que isso será muito importante se quisermos implantar o AI no mundo real para interagir com os humanos, porque os humanos esperam esse comportamento.”