Os videogames clássicos são notoriamente difíceis, vindos de uma época em que as principais inspirações eramos jogos de arcade, projetados para ganhar o maior número possível de quartos daqueles que os jogavam. As coisas ficaram um pouco mais fáceis desde então na maioria dos casos, mas os clássicos ainda estão lá para desafiar os jogadores sempre que sentirem a necessidade. Ou, em alguns casos, como um teste de quão grande a IA pode ser.
Cientistas do Uber AI Labs têm ensinado a IA para vencer os videogames da velha escola, incluindo osicônicos jogos de plataforma da Atari, Pitfall. A metodologia por trás disso é bastante interessante, com pesquisadores criando algoritmos que permitem que a IA se lembre de áreas que já foram exploradas, ajudando-a a acompanhar onde esteve e usando essas informações para empurrá-las para novos locais.
Métodos mais antigos, especificamente um chamado “Motivação Intrínseca”, recompensavam a IA por encontrar novas áreas, mas poderia resultar no esquecimento da IA de áreas que havia descoberto anteriormente e, por extensão, de quaisquer áreas que pudesse ter descoberto por meio de rotas anteriormente esquecidas. Esse problema é conhecido como “descolamento”, mas com o novo método, a IA não só conseguiu completar Pitfall, mas também osjogos Atari Freeway eMontezuma’s Revenge. Essencialmente, os novos algoritmos eliminaram o elemento “ação aleatória”.
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Uma IA vencendo jogos de arcade clássicos pode parecer inútil, mas tem aplicações práticas. O objetivo é criar IA que seja melhor para navegar em ambientes do mundo real, algo para o qual os ambientes digitais podem ajudá-lo a treinar. Isso é particularmente útil para coisas como zonas de desastre do mundo real, onde a IA poderia ajudar os robôs a procurar sobreviventes após um terremoto, furacão ou qualquer outra calamidade. É mais um exemplo de videogames tendo um benefício na vida cotidiana, embora a fusão deIA e videogamespareça algo saído de um filme de ficção científica.
Obviamente, esse método tem muito potencial, tanto para problemas de grande esquema quanto para aplicações domésticas menores. Um exemplo fornecido foi pedir a um robô que trouxesse uma xícara de café para o usuário. Um robô não seria capaz de fazer isso por meio de ações aleatórias como a IA mais antiga usada, mas seria um processo de aprendizado.
A IA e os videogames operam em uma interseção interessante, e esta não é a primeira vez que a IA é usada em um espaço digital. Embora a IA nos videogames seja frequentemente criticada por agir de forma pouco inteligente, ver jogos utilizados para tornar o problema mais inteligente vira o problema de cabeça para baixo. Espero que isso resulte em uma IA mais inteligente, mas o tempo dirá.