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Robôs foram ensinados a serem curiosos

08.06.2017

Por vários anos, desenvolvedores de programas de computador para robôs tentaram criar um "algoritmo de curiosidade", mas era bastante difícil replicar a curiosidade humana. Segundo eles, a maioria dos métodos não consegue avaliar as “lacunas” no conhecimento do robô e entender no que ele estará interessado.

No entanto, Todd Hester, do Google DeepMind, no Reino Unido, e Peter Stone, da Universidade do Texas, nos EUA, conseguiram criar um algoritmo que permite que um programa de computador "seja curioso" aprendendo sobre seu ambiente por conta própria. A nova abordagem permitirá que os robôs aprendam ainda mais rápido do que agora. Os pesquisadores nomearam o algoritmo TEXPLORE-VENIR, que é baseado em uma técnica de "aprendizado por reforço".

Essa técnica funciona de acordo com o seguinte princípio: quando o programa aborda uma solução para um problema (por exemplo, sair de um labirinto), ele recebe alguma recompensa. Supõe-se que, tendo recebido um prêmio, no futuro ela tentará novamente alcançar algum objetivo. Os pesquisadores modificaram ligeiramente a técnica de "aprendizagem por reforço" para que o programa seja recompensado simplesmente pelo novo conhecimento, mesmo que não ajude a atingir a meta. Por exemplo, TEXPLORE-VENIR ganha bônus quando explora o mundo, procura lugares distantes no mapa ou domina receitas culinárias.

Hester e Stone testaram seu algoritmo em dois cenários. A primeira delas foi um labirinto virtual de 4 salas conectadas por portas trancadas. O bot - apenas um programa de computador - teve que explorar a área, encontrar a chave, pegá-la e abrir a porta. Para cada porta aberta, ele ganhava 10 pontos. Para alcançar a pontuação mais alta, ele recebeu 3000 "passos".

Ao usar o algoritmo TEXPLORE-VENIR, o bot explorou a área (tendo gasto 1000 "passos" nisso), ganhou 55 pontos. Além disso, se ele usasse outros algoritmos, recebia de 0 a 35 pontos. Quando o programa teve que explorar a área e abrir as portas ao mesmo tempo, obteve 70 pontos com TEXPLORE-VENIR e menos de 5 em outros casos.

Para o segundo experimento, os pesquisadores conectaram o robô humanóide Nao. Com a ajuda do algoritmo TEXPLORE-VENIR, ele teve que completar três tarefas: tocar um prato musical, encontrar e levar uma fita rosa aos olhos e pressionar um botão localizado na perna. Para cada tarefa, Nao recebeu 200 "passos" e outros 400 "passos" foram dados a ele para "treinamento" (sujeitos de aprendizagem). Após 13 tentativas, ele pressionou o botão 7 vezes, bateu o prato 1 em 5 vezes e, eventualmente, encontrou a fita rosa mais rápido.

O algoritmo TEXPLORE-VENIR mostrou bons resultados, porém, curiosidade excessiva pode reduzir a produtividade do robô, dizem pesquisadores terceirizados. Pode acontecer que a motivação intrínseca do robô para receber uma recompensa de aprendizagem exceda sua motivação extrínseca para completar a tarefa. Portanto, é importante encontrar um equilíbrio entre os dois tipos de motivação.

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