Go o jogo de tabuleiro de estratégia mais antigo do mundo a IA e a AGI o quem tem comum? Descubra

Demis e Lee Sedol seguram o quadro Go assinado do Google DeepMind Challenge Match

Para entender esse cenário primeiro pergunto: sabe o que é GO? 

É um jogo de tabuleiro de estratégia abstrata para dois jogadores cujo objetivo é cercar mais territórios do que o oponente. 

go é jogado numa grade de linhas pretas (geralmente 19x19 linhas), e as peças, chamadas de pedras, são colocadas nas intersecções.

Foi inventado na China há mais de 2500 anos e acredita-se que seja o jogo de tabuleiro mais antigo existente. 

Em 2016, um censo realizado pela Federação Internacional de go em mais de 75 países mostrou que existem mais de 46 milhões de pessoas que sabem jogar go e há cerca de 20 milhões de jogadores ativos, a maioria vivendo no leste da Ásia

Go não é apenas um jogo - é uma cultura viva e respirável de jogadores, analistas, fãs e lendas. 

Enquanto isso a DeepMind foi fundada em 2010 para criar inteligência artificial (IA) de uso geral que pode aprender por conta própria - e, eventualmente, ser usada como uma ferramenta para ajudar a sociedade a resolver alguns de seus maiores e mais urgentes problemas, desde mudanças climáticas até o diagnóstico de doenças.

A empresa como muitos pesquisadores tem desenvolvido e testado algoritmos por meio de jogos. 

Seis anos depois, em janeiro de 2016 a DeepMind lançou o programa AlphaGo como o primeiro programa de IA que poderia vencer um jogador profissional no jogo de tabuleiro mais complexo que a humanidade inventou

O desafio foi lançado: o AlphaGo enfrentaria o melhor jogador de Go da última década—Lee Sedol.

Um torneio de 10 dias com  5 jogos realizado em 16 de março de 2016 em Seul, Coreia do Sul, permitiu aos fãs do jogo verem algo que nunca aconteceu antes: o AlphaGo da DeepMind assumiu e derrotou o lendário jogador de Go, Lee Sedol (9-dan profissional com 18 títulos mundiais), marcando um marco importante para a inteligência artificial. 

O placar foi de 4 a 1 para o AlphaGo e o prêmio em dinheiro foi de US$ 1 milhão

O torneio excedeu até mesmo as imaginações mais loucas, confira os números: 

Pedestres fazendo check-in na partida AlphaGo vs. Lee Sedol Go nas ruas de Seul (13 de março 2016

Na China, dezenas de milhões assistiram a transmissões ao vivo das partidas, e a hashtag “Man vs. Machine Go Showdown” viu 200 milhões de visualizações de página no Sina Weibo. As vendas de placas Go até aumentaram 

Veja que quando a DeepMind começou em 2010, havia muito menos interesse no campo da IA do que hoje. 

Em 2010 muitas pessoas pensavam que a IA geral era uma tecnologia de ficção científica exagerada que estava a décadas de ser uma realidade.

Agora, percorremos só 13 anos e hoje vivemos em uma época em que a pesquisa e a tecnologia de IA estão avançando exponencialmente. 

O objetivo de longo prazo é resolver a inteligência, desenvolvendo sistemas de resolução de problemas mais gerais e capazes, conhecidos como inteligência geral artificial (AGI).

Nos próximos anos, a IA - e, finalmente, a AGI - tem o potencial de impulsionar uma das maiores transformações sociais, econômicas e científicas da história.

Exatamente por isso em abril, 2023 a DeepMind e a equipe Brain do Google Research divulgaram unir forças como uma única unidade focada chamada Google DeepMind, quem desejar saber mais acesse o link https://www.deepmind.com/

Qual a diferença entre esses dois expoentes? 

A AGI, diferente da AI é promissora em duas áreas em particular: 

👉🏻 A primeira é a “descoberta baseada na literatura” (lbd), que envolve a análise da literatura científica existente, usando a análise de linguagem no estilo Chatgpt, para procurar novas hipóteses, conexões ou ideias que os humanos possam ter perdido.

Esses sistemas lbd também podem identificar “pontos cegos” em um determinado campo e até mesmo prever descobertas futuras e quem as fará.

👉🏻 A segunda área são “cientistas robôs”, também conhecidos como “laboratórios autônomos”. Estes são sistemas robóticos que usam AI para formar novas hipóteses, com base na análise de dados e literatura existentes, e depois testam essas hipóteses realizando centenas ou milhares de experimentos, em campos como biologia de sistemas e ciência dos materiais

Mas esse ramo esbarra no campo Ético, sabe por que? 

Ao contrário dos cientistas humanos, os robôs são menos apegados a resultados anteriores, menos orientados por preconceitos—e, crucialmente, fáceis de replicar. Eles podem ampliar a pesquisa experimental, desenvolver teorias inesperadas e explorar caminhos que os investigadores humanos podem não ter considerado.

Sendo assim a principal barreira é sociológica: isso só pode acontecer se os cientistas humanos estiverem dispostos e capazes de usar tais ferramentas. 

Enquanto o setor privado, apostou quase todos os seus chips, leia-se “fichas” em sistemas baseados em linguagem como o Chatgpt formas menos na moda de ai, como o aprendizado de máquina baseado em modelos, podem ser mais adequadas para tarefas científicas

Diante disso os cientistas dessa área apostam que Governos e órgãos de financiamento poderiam ajudar pressionando por um maior uso de padrões comuns para permitir que os sistemas de ti troquem e interpretem resultados laboratoriais e outros dados. 

Confiam ainda que eles também poderiam financiar mais pesquisas sobre a integração de inteligência ai com robótica de laboratório e em formas de ai 

Essa é a expectativa dos dois fundadores da DeepMind, confira na ordem:

Shane Legg Co-fundador e cientista-chefe da AGI e Demis Hassabis Co-fundador e CEO

Por fim fiquemos alerta nesse novo tabuleiro entre dois jogadores: Aí versus AGI tendo na mente o que  dizem os coreanos sobre o Go: 

 “Não seja arrogante quando ganhar ou perderá sua sorte.” 

Este é apenas um pequeno, embora significativo, passo no caminho para tornar as máquinas inteligentes. 

Imagens disponíveis e retiradas do Google 

Sites e links de pesquisas com compilações de textos: 

https://www.deepmind.com/blog/announcing-google-deepmind

https://blog.google/technology/ai/what-we-learned-in-seoul-with-alphago/

https://www.economist.com/leaders/2023/09/14/how-artificial-intelligence-can-revolutionise-science