Hanabi e Inteligência Artificial

Caixa Hanabi com face eletrônica Aqueles que acham que jogos de tabuleiro são coisa de criança não poderiam estar mais enganados. Recentes avanços na Inteligência Artificial (IA) tem sido feitos com base em jogos de tabuleiro, mais especificamente, em IAs atingindo potenciais super-humanos em xadrez, go e, mais recentemente, poker para 2 jogadores. Todos estes jogos clássicos tem sido utilizados para treinamento de IAs como foi o caso do Deep Blue.

E no início do mês um grupo de pesquisadores envolvidos no DeepMind e Google Brain enviaram um paper para a Cornell University, sob o título “The Hanabi Challenge: A New Frontier for AI Research”, no qual eles propõe Hanabi como o próximo jogo de tabuleiro que deve ser estudado de modo a treinar as novas gerações de IA.

Hanabi, para aqueles que não conhecem, é um jogo cooperativo de cartas, de autoria de Antoine Bauza, e que chegou a ser publicado no Brasil pela Galápagos. Nele, os jogadores tentam, cooperativamente, baixar 5 sequencias de cartas, cada uma de uma cor diferente, porém em sequencia numérica em cada cor, de 1 a 5. A dificuldade é que você não vê as suas próprias cartas de mão, que devem ser seguradas voltadas para todos os demais jogadores. Em contrapartida, você sabe todas as cartas que encontram-se na mão dos outros jogadores.

Na sua jogada, você poderá dar dicas aos demais jogadores, porém a quantidade de dicas é limitada e você só pode dizer quais cartas de um determinado jogador são de determinada cor (sem falar seus valores) ou falar quais cartas de outros jogadores são de determinado valor (sem falar de quais cores). Isto torna Hanabi um jogo de informação imperfeita, o que cria um desafio importante para as novas gerações de IA, já que os métodos normalmente utilizados de treinamento, os quais reforçam a avaliação de determinados comportamentos, pode gerar avaliações incorretas do impacto positivo das decisões.

Neste jogo, os humanos não costumam utilizar regras holísticas para o jogo, utilizando, sim, convenções para sua próxima ação, baseadas não apenas nas dicas já realizadas, mas nas jogadas que os demais jogadores já fizeram, e porque as fizeram. Baseado nisto, uma jogada é feita, na esperança de que o próximo jogador entenda o motivo desta jogada, enviando informações implícitas sobre a interpretação da razão por trás da ação deste jogador.

As IAs existentes até o presente, ainda não conseguem fazer estas inferências do que é comumente chamado de Teoria da Mente, na qual você tenta se colocar no lugar dos demais agentes, e, por este motivo, o grupo propõe este jogo como a nova etapa no desenvolvimento de IA.

Para quem quiser ler o paper completo, basta seguir este link: http://bit.ly/2HZ5Gto

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