Pesquisa do Google mostra que IAs entendem os benefícios da traição

Para muitos filmes de ficção científica, os robôs e a inteligência artificial são vistos como ameaças à humanidade no futuro. Para evitar esse tipo de preocupação, pesquisadores do Google Deep Mind, área da empresa dedicada ao assunto, estão dispostos a descobrir se a IA é amiga ou inimiga dos seres humanos.

Após meses de pesquisas, os cientistas descobriram que as máquinas aprendem a cooperar ou competir dependendo do ambiente em que estão, sendo que foram usados dois jogos para entender o comportamento da inteligência artificial em determinadas situações.

No primeiro, os robôs precisavam pegar o maior número de maçãs em um ambiente digital em 2D, no qual os pesquisadores podiam controlar a quantidade de maçãs que apareciam em cada fase. O jogo envolvia cooperar para colher as frutas ou paralisar o adversário para ter ainda mais maçãs. Foi possível perceber que, quando a quantidade de frutas era escassa, a tendência competitiva, levando a um comportamento mais egoísta das máquinas, que passaram a trair o colega de jogo. Em uma situação de maior abundância, a cooperação aumenta.

Porém, ao fazer esse teste com robôs mais inteligentes, ou seja, com redes neurais maiores e mais complexas, os pesquisadores perceberam que a tendência de atacar o adversário era maior independentemente da quantidade de maçãs. A agressividade aumentou com as redes mais avançadas.

Já em um segundo jogo, os robôs se passavam por lobos e precisavam caçar. Mas, além de ganhar pontos para si mesmos, eles também ganhavam pontos para os lobos que estavam por perto, como se fizessem parte de uma alcateia.

Nesse caso, os robôs aprenderam a cooperar uns com os outros. Porém, os pesquisadores também perceberam que, quanto mais avançado cognitivamente era o agente, melhor era a capacidade de trabalhar em grupo.

Apesar de ainda não serem conclusivas, as respostas para a questão do título devem ter implicações sobre como a inteligência artificial vai ser implantada para gerenciar sistemas complexos, como economia, fluxos de tráfego de cidades ou política ambiental.

Via Deep Mind

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