Eu estava lendo sobre John McCarthy e sua visão ortodoxa da Inteligência Artificial. Para mim, parece que ele não era muito a favor de recursos (como tempo e dinheiro) serem usados para fazer as IAs jogarem jogos como o xadrez. Em vez disso, ele queria mais se concentrar em passar no Teste de Turing e nas IAs imitando o comportamento humano.
Também li muitos artigos sobre grandes empresas como IBM, Google, etc. gastando milhões de dólares em criar IAs para jogar jogos como Chess, Go, etc.
Até que ponto isso é justificado?
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Suraj Shah
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Respostas:
Alexander Kronrod disse uma vez: "O xadrez é a drosófila da inteligência artificial". John McCarthy discorda desta afirmação. Eu acho que é principalmente porque ele tem uma visão diferente.
Técnicas e métodos inovadores desenvolvidos para jogar esses jogos foram considerados úteis no amplo espectro da Ciência da Computação (e não apenas na Inteligência Artificial).
O livro Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna usou o Grand Prix como uma analogia para explicar a questão acima. Jogos como Chess, Go, Othello são para a IA, assim como o Grand Prix é para a indústria automobilística. Os motores potentes e altamente otimizados que incorporam os mais recentes avanços da engenharia não são bons para dirigir em estradas regulares, fazer compras, etc. No entanto, cria emoção e fluxo constante de inovações que foram adotadas pela comunidade em geral.
Os programas de IA criados para jogar jogos como Chess, Othello, Go introduziram conceitos como heurística de movimento nulo, poda de futilidade, teoria combinatória de jogos, sofisticação e compressão, metareasoning e muito mais . Algoritmos altamente avançados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são o resultado deles.
Você pode vê-lo semelhante às missões espaciais da NASA, ISRO, JAXA e outras agências espaciais. Todas essas missões não parecem ter um benefício direto para os cidadãos, mas têm muitos benefícios indiretos. Eles abrem o caminho para inovações tecnológicas (GPS, impressão 3D, tecnologia de acidentes de carro, energia limpa, LED), criação de empregos etc. Tempestades avançadas, detecção de furacões são o resultado da exploração espacial que salvou milhões de vidas em todo o mundo.
A AI Games não apenas ajudou a desenvolver o software, mas também o hardware. Viu-se muitas inovações para produzir hardware altamente otimizado e poderoso.
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Por que a pesquisa e o desenvolvimento de jogos são um foco de alocação de recursos?
Ao examinar a aparente obsessão pelo jogo enquanto os pesquisadores tentam simular partes das habilidades humanas de resolução de problemas, a ortodoxia dos pontos de vista de John McCarthy (1927 - 2011) pode ser enganosa.
O viés editorial da publicação e os temas populares de ficção científica podem obscurecer as forças primárias que levam ao aparecimento de obsessão pelo desenvolvimento de um software vencedor de jogos de tabuleiro. Ao examinar a alocação de fundos e recursos humanos nos muitos campos da pesquisa e desenvolvimento da inteligência, é necessário algum histórico para contornar as distorções típicas das respostas às perguntas dessa rede social.
Contexto histórico
A capacidade de nos colocarmos fora do nosso próprio tempo e na mentalidade de outros períodos é útil ao analisar a história, incluindo a história científica e tecnológica.
Considere que a visão de McCarthy não era ortodoxa na época. Ele rapidamente se tornou ortodoxo por causa de uma série de tendências emergentes no pensamento sobre automação entre cientistas e matemáticos nos tempos imediatamente após a industrialização ocidental. Esse pensamento foi a extensão natural da mecanização das indústrias de impressão, têxtil, agricultura e transporte e da guerra.
Em meados do século XX, algumas dessas tendências se combinaram para conceituar o computador digital. Outros se tornaram ortodoxos na comunidade de pessoas que investigavam aspectos da inteligência por meio de sistemas digitais. O pano de fundo técnico incluía trabalhos teóricos e eletromecânicos, alguns dos quais alcançaram certo grau de fama pública. Mas era geralmente secreto ou abstrato (e, portanto, obscuro) para ser considerado itens de interesse da segurança nacional na época.
Todos esses eram conceitos que envolviam a visão de autômatos, a simulação de aspectos funcionais da neurologia de mamíferos. (Um macaco ou elefante pode planejar e executar com sucesso o golpe de uma mosca, mas uma mosca é incapaz de planejar e executar um ataque a um macaco ou elefante.)
Experimentar a inteligência e sua simulação via manipulação simbólica usando uma nova linguagem de programação, LISP, foi o foco principal de John McCarthy e seu papel na criação do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT. Mas qualquer que seja a ortodoxia que tenha existido com regras (sistemas de produção), redes neurais e algoritmos genéticos diversificou-se em uma nuvem de idéias que tornam o termo ortodoxia um tanto nebuloso. Alguns exemplos a seguir.
O nascimento da teoria dos jogos
O evento principal que responde mais diretamente à pergunta nesse desfile de eventos históricos é outro trabalho de von Neumann. Seu livro Game Theory, co-autor de Oskar Morgenstern, é talvez o fator mais forte dentre as condições históricas que levaram à persistência do Go and Chess como cenários de teste para o software de solução de problemas.
Embora houvesse muitos trabalhos anteriores sobre como vencer no Chess or Go, nunca houve um tratamento matemático e uma apresentação tão convincente quanto a da teoria dos jogos.
Os membros privilegiados da comunidade científica estavam bem cientes do sucesso de von Neumann em elevar a temperatura e a pressão do material físsil à massa crítica e seu trabalho em derivar a termodinâmica clássica da teoria quântica. Os fundamentos da matemática que ele apresentou na Teoria dos Jogos foram rapidamente aceitos (por algumas das mesmas pessoas que financiaram pesquisas no MIT) como uma ferramenta preditiva potencial para a economia. Prever a economia foi o primeiro passo para controlá-la.
Teoria encontra a filosofia geopolítica
A filosofia dominante que conduziu a política ocidental durante esse período foi o Destino Manifesto, essencialmente a visão fatalista de uma Nova Ordem Mundial, cujo chefe estaria nas cadeiras do poder dos EUA. Documentos desclassificados indicam que é altamente provável que os líderes da época vissem o domínio econômico alcançado através da aplicação da teoria dos jogos como consideravelmente menos arriscado e caro do que a conquista militar seguida pela manutenção de bases de operações (guarnições de alta tecnologia) perto de todas as áreas povoadas no exterior .
Os desafios altamente divulgados para desenvolver os autômatos Chess and Go são simplesmente redes de arrasto que as empresas e os governos usam como primeiro corte na aquisição de ativos de pessoal. Os resultados do jogo são como resumos. Um programa de jogo vencedor é uma evidência da existência de habilidades de programação que provavelmente também teriam sucesso no desenvolvimento de jogos mais importantes que movimentam bilhões de dólares ou vencem guerras.
Aqueles que podem escrever códigos vencedores de xadrez ou go são considerados ativos de alto valor. A pesquisa de financiamento de jogos tem sido vista como uma maneira de identificar esses ativos. Mesmo na ausência de retorno imediato do investimento, a identificação desses ativos, porque eles podem ser escondidos em grupos de reflexão para planejar o domínio do mundo, tornou-se uma consideração primordial quando os fundos de pesquisa são alocados.
Caminhos lentos e rápidos para retorno do investimento
Em contraste com esse pensamento geopolítico, buscar prestígio institucional apoiado por algum programador ou equipe astuto é outro fator. Nesse cenário, buscou-se qualquer progresso na simulação de inteligência com potencial de melhorias geométricas em alguma aplicação importante da indústria ou militar.
Por exemplo, programas como o Maxima (um precursor de aplicativos matemáticos para solução de problemas como o Mathematica) foram financiados com a esperança de desenvolver a matemática usando a computação simbólica.
Esse caminho para o sucesso repousa conceitualmente no determinismo como uma filosofia natural abrangente. De fato, era o epítome do determinismo. Foi proposto que, se um computador pudesse não apenas fazer aritmética, mas desenvolver teoremas matemáticos de complexidade super-humana, modelos de empreendimentos humanos poderiam ser reduzidos a equações e resolvidos. A previsibilidade de uma ampla variedade de importantes fenômenos econômicos, militares e políticos poderia então ser usada na tomada de decisões, permitindo ganhos significativos.
Para a surpresa de muitos, o sucesso do Maxima e de outros programas de matemática foi muito limitado em seu impacto positivo na capacidade de prever com segurança eventos econômicos e geopolíticos. O surgimento da Teoria do Caos explicou o porquê.
Derrotar um mestre humano com um programa acabou por estar ao alcance da P&D do século XX. O uso de software para experimentar várias abordagens da ciência da computação para ganhar um jogo era possível e, portanto, mais atraente para as instituições como uma maneira de ganhar prestígio, como um time de basquete vencedor.
Não vamos esquecer a descoberta
Às vezes, as aparências estão em oposição direta à realidade. As várias aplicações acima mencionadas de máquinas pensantes não foram esquecidas, e as despesas de tempo e dinheiro necessárias para simular aspectos das habilidades dos mamíferos não perderão recursos para o desenvolvimento de autômatos de jogos de tabuleiro.
A tecnologia está amplamente ocupada com a solução de problemas de comunicações, militares, geopolíticos, econômicos e financeiros que excedem em muito a complexidade de jogos como Chess e Go. A teoria dos jogos inclui elementos de movimentos aleatórios feitos por não jogadores desde o início. Portanto, a obsessão pelo Chess and Go é apenas uma assinatura do foco real de financiamento e atividade nos diversos campos da simulação de inteligência.
O software que pode jogar Chess or Go não é implantado nos computadores de modelagem global da NSA nem nas máquinas de indexação do Google. Os grandes dólares são gastos para desenvolver o que é implantado em tais locais.
Você nunca verá detalhes ou mesmo uma visão geral da pesquisa e desenvolvimento descrita on-line, exceto no caso de pessoas que, por algum motivo pessoal, violem os acordos confidenciais da empresa ou cometem traição.
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Acho a declaração preocupante, pois a primeira inteligência algorítmica confirmada pode ter sido um autômato NIM ; portanto, da minha perspectiva, o desenvolvimento da Inteligência Algorítmica é inseparável dos jogos combinatórios. também parece que McCarthy não acredita que os jogos sejam úteis, o que me leva a suspeitar que ele nunca estudou seriamente a história dos jogos.
A Teoria Combinatória dos Jogos , um campo aplicado em matemática e computação, foi formalizada nas décadas seguintes ao Teorema de Sprague-Grundy, que era uma análise matemática do jogo de NIM. Mais recentemente, o jogo dobrável de proteínas Foldit produziu resultados reais em um campo aplicado.
Mas os jogos, diferentemente dos quebra-cabeças, que são empreendimentos individuais, exigem um tipo de tomada de decisão estratégica bastante útil. (A resposta @Ugnes lista muitos deles.)
Há também um fator de RP . A tradução algorítmica de idiomas ficou extremamente boa nos últimos anos, mas você nunca ouve a imprensa fazendo muita coisa a respeito. Compare com DeepBlue vs. Kasparov ou AlphaGo vs. Sedol. (Essa pilha explodiu com perguntas de ML após o resultado do AlphaGo.) É semelhante aos pousos na lua nos EUA, que foi um grande feito, se não estritamente necessário, um feito de engenharia que inspirou gerações de cientistas iniciantes.
Pós-escrito: É notável que, até recentemente, o termo "forte" era reservado à Inteligência Geral Artificial, que ainda é altamente teórica. Depois do AlphaGo, estou começando a ver os estudiosos usarem o termo "IA forte e estreita".
O uso de strong em relação à Inteligência Geral Artificial é puramente filosófico. Por outro lado, a maneira como o termo é usado na Teoria Combinatória dos Jogos (vide Jogo Resolvido ) é puramente prática e envolve provas matemáticas.
O xadrez permanece sem solução e, portanto, ainda é útil para o estudo. [Veja o GiraffeChess a seguir.]
Os campos da teoria dos jogos e da teoria combinatória dos jogos incluem nomes como Von Neumann , Nash e Conway e, mais recentemente, Demain no MIT. E se você quiser incluir quebra-cabeças combinatórios como o Sudoku, podemos estender isso de volta para Euler . Por esses motivos, além dos listados acima, tenho dificuldade em ver a análise de jogos como uma busca trivial.
Giraffe Ches s foi um resultado recente de um matemático / programador individual, Matthew Lai, que usou uma abordagem da Rede Neural para criar um algoritmo de xadrez que aprendeu a tocar em um nível internacional de mestre em 72 horas.
Um dos objetivos de Lai era criar um algoritmo que produzisse mais "brincadeiras humanas". (Compare com o jogo "desumano" de algoritmos como o AlphaGo.) Giraffe não é AGI, mas certamente pode ser considerado uma peça do quebra-cabeça.
Jogos de computador são indiscutivelmente o tipo mais profundo de interações compartilhadas por humanos e autômatos, e esse tipo de interação remonta quase ao início da computação moderna.
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O teste de Turing é muito subjetivo e, na minha opinião, é uma perda de tempo. Tenho certeza de que milhões de pessoas responderam a e-mails enviados por bots ou conversaram com chatbots on-line, embora não tenham idéia de que estão apenas respondendo a um programa.
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