IA da DeepMind já pode vencer 99,8% dos jogadores de Starcraft 2

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Nesta quarta-feira, dia 30 de outubro, a DeepMind, empresa irmã do Google, anunciou que sua inteligência artificial AlphaStar alcançou o título de “Grandmaster” no competitivo de Starcraft 2. Capaz de derrotar 99,8% dos entusiastas do jogo de estratégia da Blizzard, a AlphaStar sempre oferece uma competição “justa”, tendo o número de ações por segundo limitado à média alcançada por jogadores profissionais 22 ações únicas a cada 5 segundos e  utilizando as regras tradicionais do jogo.

Esta é a primeira vez que uma inteligência artificial alcança o maior título disponível no jogo, mas o feito não é uma surpresa para quem já acompanha as aventuras da AlphaStar. A jovem IA já derrotou jogadores profissionais dez vezes seguidas em um evento da Blizzard no começo do ano; porém, foi derrotada pelo polonês Grzegorz “Mana” Komincz em uma transmissão ao vivo.

A AlphaStar continuou seu aprendizado em Starcraft 2 através do treinamento por reforço após o evento. O processo é bem simples: no maior estilo Dr. Manhattan, a AlphaStar se “multiplica” e joga contra suas cópias em partidas aceleradas, acumulando o equivalente a milhares de horas de jogo e diversas novas estratégias em um curto período de tempo. A técnica é similar à utilizada pelos bots de Dota 2 da empresa OpenAI e o mesmo princípio foi explorado em versões antigas da AlphaStar, responsáveis por derrotar humanos em jogos de tabuleiro.

O gráfico representa a ascensão da AlphaStar no competitivo de Starcraft 2. MMR é uma pontuação determinada para atingir os títulos, enquanto o valor na base mostra a porcentagem de jogadores que alcançam as metas. (Fonte: Youtube Deepmind/ Reprodução)

O objetivo principal da DeepMind neste experimento é provar a validade deste método de aprendizado. Apesar de estar restrita às regras de Starcraft 2 — esta versão da AlphaStar não consegue jogar outros games —, o modelo de treinamento faz com que IAs possam aprender sozinhas, resolvendo problemas com soluções inovadoras. A ideia dos pesquisadores agora é tornar o método aplicável em propostas do mundo real, como em mãos robóticas e em carros autônomos.

O método de aprendizado e os detalhes do experimento estão disponíveis no periódico científico Nature. Você também pode se preparar para lutar contra a dominação robótica em video games assistindo os replays da AlphaStar no site oficial da empresa.

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