O AlphaGo, programa de informática criado pelo Google, venceu neste sábado (12), em Seul, o duelo com o campeão mundial do jogo Go, e confirmou o avanço notável da inteligência artificial “intuitiva”.
O programa somou a terceira e decisiva vitória contra o sul-coreano Lee Se-Dol, ganhador de 18 títulos internacionais, no duelo de melhor de cinco partidas, que distribui um prêmio de 1 milhão de dólares.
Lee Se-Dol dominou o jogo na última década, e aceitou enfrentar o AlphaGo acreditando em uma vitória fácil. Mas deverá ter dificuldade para vencer as duas partidas restantes, neste domingo (13) e na terça-feira (15).
“O AlphaGo jogou de forma sólida do começo ao fim, enquanto Lee mostrou uma certa vulnerabilidade mental”, disse um dos ex-técnicos do sul-coreano, Kwon Kap-Yong. “À medida que a partida avançava, a máquina ia se impondo.”
Até hoje, a vitória mais destacada de uma máquina contra o homem havia sido em 1997, quando o supercomputador da IBM Deep Blue venceu o campeão russo de xadrez Garry Kasparov.
O desafio parecia mais complicado no jogo oriental Go, em que dois adversários tentam ocupar o maior espaço possível em um tabuleiro quadriculado, colocando, alternadamente, bolas pretas e brancas.
Para vencer no nível mais alto é necessário ter intuição e criatividade, dois quesitos em que se acreditava que o homem fosse superior à máquina.
A Google DeepMind, criadora do AlphaGo, havia apresentado o jogo Go como “o Everest da inteligência artificial”.
O programa AlphaGo se tornou famoso ao vencer, em outubro passado (5-0), um primeiro torneio de cinco partidas contra o campeão europeu de Go, Fan Hui.
Aprendizado
O objetivo maior da inteligência artificial é realizar tarefas gerais com diversos propósitos, mais do que operações simples e de precisão. Ou seja, um comportamento complexo, mais parecido com o raciocínio humano, baseado em uma série de motivações e na aprendizagem.
No caso do jogo Go, os engenheiros do Google perceberam que sua criação poderia vencer adotando um enfoque mais humano, em vez de se concentrar apenas na potência matemática da máquina.
O AlphaGo usa dois jogos de “redes neutras”, que lhe permitem processar dados de uma forma semelhante a do homem, descartando milhões de potenciais movimentos inúteis.
Outra de suas grandes novidades é que ele emprega algoritmos que lhe permitem aprender e melhorar com experiências passadas.