Kellin Pelrine, doutorando em ciência da computação e jogador amador do complexo jogo de tabuleiro Go, conseguiu derrotar um sistema de IA de alto nível — e que estava invicto há sete anos. Não é mágica nem superinteligência: ele usou um computador para descobrir o ponto fraco do adversário.
No jogo de Go – um dos mais difíceis no ramo dos tabuleiros –, dois jogadores colocam pedras pretas e brancas em um tabuleiro 19×19. O objetivo é cercar as pedras do adversário, deixando-o com o menor espaço possível.
No confronto direto, o norte-americano venceu 14 dos 15 jogos contra a IA. Ele só precisou aprender as táticas sugeridas pelo software que sondou o sistema em busca de falhas que pudessem fazê-lo “entregar” o jogo.
O programa, criado pela empresa de pesquisa californiana FAR AI, jogou mais de 1 milhão de partidas contra o KataGo, um dos principais sistemas do jogo Go. O objetivo era encontrar um “ponto cego” no qual um jogador humano poderia tirar vantagem.
Deu certo. “A estratégia para vencer a máquina não é completamente trivial, mas também não é super difícil para um ser humano aprender”, disse Pelrine ao Financial Times. Segundo ele, qualquer jogador de nível intermediário pode usar a tática para vencer as máquinas.
Além do KataGo, o método também funciona para vencer o Leela Zero, outro robô com expertise em derrotar humanos no tabuleiro. “Foi surpreendentemente fácil para nós explorar esse sistema”, disse Adam Gleave, executivo-chefe da FAR AI.
Os programas são similares ao AlphaGo, IA desenvolvido pela DeepMind, subsidiária de pesquisas em inteligência artificial do Google, que derrotou o então campeão mundial de Go, Lee Sedol, por quatro jogos a um em 2016.
Três anos depois, Sedol anunciou sua aposentadoria de Go. O sul-coreano disse, à época, que os programas de IA eram “entidades que não podiam ser derrotadas”.
Qual é a tática?
O triunfo evidencia uma falha compartilhada pela maioria dos sistemas de IA usados atualmente, incluindo o ChatGPT, o chatbot ultra responsivo da OpenAI.
O tabuleiro tem 19×19, o que torna o número de combinações possíveis enorme. Por isso, os computadores não conseguem avaliar todos os movimentos futuros. A tática de Pelrine consiste, então, em cercar lentamente um dos grupos do oponente enquanto distrai a IA com movimentos em outros cantos do tabuleiro. Isso pode ser facilmente percebido por um jogador humano, mas não pelo cérebro eletrônico.
Essa é uma falha fundamental das máquinas: os sistemas de IA não foram treinados em jogos semelhantes o suficiente para perceber que eram vulneráveis. Além disso, as máquinas só entendem as situações às quais foram expostas no passado. No caso do ChatGPT, por exemplo, só é possível ter acesso via plataforma às informações até 31 de dezembro de 2020. Tudo o que aconteceu depois de 2021 simplesmente não existe para o chatbot.
Jornalista e mestre em Linguística. Antes trabalhei no Poder360, A Referência e em jornais e emissoras de TV no interior do RS. Curiosa, gosto de falar sobre o lado político das coisas - em especial da tecnologia e cultura. Me acompanhe no Twitter: @juliamzps
fique por dentro das novidades giz
Inscreva-se agora para receber em primeira mão todas as notícias sobre tecnologia, ciência e cultura, reviews e comparativos exclusivos de produtos, além de descontos imperdíveis em ofertas exclusivas
