{"id":16770,"date":"2015-03-01T14:14:44","date_gmt":"2015-03-01T14:14:44","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=16770"},"modified":"2015-03-01T14:19:19","modified_gmt":"2015-03-01T14:19:19","slug":"rede-neural-artificial-capaz-de-aprender-sozinha-e-desenvolvida-por-empresa-do-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/rede-neural-artificial-capaz-de-aprender-sozinha-e-desenvolvida-por-empresa-do-google\/","title":{"rendered":"Rede neural artificial capaz de aprender sozinha \u00e9 desenvolvida por empresa do Google"},"content":{"rendered":"
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\"\"<\/a>C<\/span>ientistas brit\u00e2nicos desenvolveram uma rede neural artificial (RNA) capaz de aprender a jogar diversos videogames em n\u00edvel compar\u00e1vel ao de um expert, sem ter sido previamente programada para isso, segundo estudo divulgado pela revista “Nature”<\/a>.<\/p>\n

A DeepMind Technologies<\/strong>, empresa adquirida pelo Google<\/a> em janeiro de 2014, combinou t\u00e9cnicas de aprendizagem computacionais j\u00e1 conhecidas com mecanismos inspirados na biologia para conseguir que seu “agente artificial” aprendesse a jogar 49 jogos cl\u00e1ssicos do videogame Atari 2600.<\/p>\n

O sistema \u00e9 capaz de descobrir o objetivo do jogo e dominar seus controles, sem contar com nenhuma outra informa\u00e7\u00e3o al\u00e9m das que aparecem na tela e a pontua\u00e7\u00e3o da partida. Gra\u00e7as aos mecanismos de adapta\u00e7\u00e3o e aprendizagem, a m\u00e1quina atua em um n\u00edvel compar\u00e1vel ao de um expert em videogames.<\/p>\n

Os criadores do sistema destacaram que a aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial aos videogames \u00e9 apenas uma demonstra\u00e7\u00e3o da pot\u00eancia de seu algoritmo, que pode ser designado para outro tipo de uso ou fun\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/p>\n

Demis Hassabis, um dos desenvolvedores, explicou em entrevista coletiva que sua rede neural \u00e9 um artefato de natureza distinta de outras m\u00e1quinas, como o conhecido Deep Blue – computador que em 1996 derrotou pela primeira vez um campe\u00e3o mundial de xadrez, o russo Gary Kasparov.<\/p>\n

“A diferen\u00e7a \u00e9 que as habilidades do Deep Blue estavam programadas de antem\u00e3o. Uma equipe de engenheiros e professores de xadrez aplicou todo seu conhecimento em um algoritmo que era executado com sucesso, mas sem precisar aprender nada”, afirmou Hassabis.<\/p>\n

“Nossa sistema, por outro lado, come\u00e7a do zero, sem nenhuma informa\u00e7\u00e3o. Conta somente com a experi\u00eancia perceptiva.<\/strong> Ele precisa aprender apenas quais padr\u00f5es deve seguir. A ideia \u00e9 que possa se adaptar a situa\u00e7\u00f5es inesperadas”, acrescentou.<\/p>\n

O pesquisador disse que os sistemas de redes neurais artificiais s\u00e3o “mais humanos” que outros tipos de programas de intelig\u00eancia artificial, porque assimilam o mundo que os rodeia e encontram um modelo que os permite tomar decis\u00f5es.<\/p>\n

No caso dos videogames, o sistema aprende que determinadas a\u00e7\u00f5es s\u00e3o mais recomend\u00e1veis, de acordo com a pontua\u00e7\u00e3o que alcan\u00e7a em cada partida.<\/p>\n

Com essa estrat\u00e9gia, \u00e9 capaz de se sobressair em jogos de todos os tipos: de plataformas, disparos, boxe ou corridas, o que demonstra que “uma \u00fanica arquitetura pode desenvolver \u00f3timas t\u00e1ticas para uma ampla variedade de situa\u00e7\u00f5es”, afirmou Hassabis.<\/p>\n

“O sistema pode ser usado para qualquer tarefa que envolva tomadas de decis\u00f5es sequenciais. N\u00e3o programamos nada espec\u00edfico para jogar videogames de Atari. \u00c9 um programa de aprendizagem geral”, disse Koray Kavukcuoglu, funcion\u00e1rio da DeepMind.<\/p>\n

A empresa \u00e9 propriedade do Google desde o ano passado, que a adquiriu por cerca de R$ 1,5 bilh\u00e3o em um leil\u00e3o, do qual tamb\u00e9m participaram outras grandes companhias do setor tecnol\u00f3gico, como o Facebook.<\/p>\n

Veja o v\u00eddeo publicado pela Nature:<\/p>\n<\/div>\n

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