OpenAI usa 70.000 horas de vídeos de Minecraft para treinar IA

Para muitos, o Minecraft não passa de um jogo, que até pode ser interessante e divertido, mas continua a ter na sua base um jogo. Possivelmente olhar para o mesmo como uma ferramenta potencialmente benéfica para usar em IA não era algo que muitos esperava… mas é exatamente isso que a OpenAI usou o jogo para tal.

A OpenAI revelou recentemente ter usado o seu sistema de IA para treinar um bot, tendo para tal usado mais de 70.000 de jogo no Minecraft. No entanto, esta ideia vai mais longe do que apenas alimentar a um sistema de IA alguns conteúdos, já que marca também um ponto importante na evolução de sistemas artificiais, capazes de observar e replicar ações.

Na maioria dos sistemas de aprendizagem, os conteúdos finais são criados a partir de bases de dados fixas, com imagens ou textos dos mais variados conteúdos, que são depois conjugados pela IA para criar o resultado final o mais possível com aquilo que se pretende.

Neste caso, o conceito é ligeiramente diferente, já que o estudo feito pela IA trata-se de um conteúdo feito via observação. A IA foi capaz de analisar os vídeos do jogo, e aplicar os mesmos sobre um ambiente final com exatidão.

A OpenAI afirma que, através deste método, a entidade foi capaz de criar um bot que pode realizar ações automaticamente que demorariam bastante tempo para um ser humano realiza – de forma totalmente automática.

Infelizmente, este género de “análise” ainda necessita de alguma intervenção humana para que a IA possa compreender aquilo que está a ver. Por exemplo, ainda é necessário marcar determinados blocos como perigosos – como a lava – manualmente, invés de ir por um sistema de tentativa e erro (como acontece nos sistemas de IA do género).

No entanto, apesar deste trabalho inicial, o resultado final é consideravelmente mais fiável e rápido de ser executado, com bastante mais precisão. Ao mesmo tempo, depois da maioria das ações serem identificadas, é possível para a IA aprender sozinha o que determinados conteúdos fazem, portanto, é possível mais tarde juntar vídeos sem descrição das ações que o sistema é capaz de reconhecer cada ação feita.

No final, isto demonstra claramente um passo de evolução para os sistemas de IA da empresa, que podem ajudar as entidades a criar sistemas mais fidedignos que tenham como base de dados conteúdos dinâmicos.