Tendo derrotado os humanos em tudo, desde xadrez e Go, até StarCraft e Gran Turismo, a inteligência artificial (IA) elevou seu jogo e derrotou campeões mundiais em um esporte do mundo real.
Os últimos mortais a sentir a picada da derrota induzida pela IA são três pilotos de drones experientes que foram derrotados por um algoritmo que aprendeu a pilotar um drone em torno de um autódromo 3D em velocidades vertiginosas sem cair. Ou pelo menos não travar com muita frequência.
Desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Zurique, a Swift AI venceu 15 das 25 corridas contra campeões mundiais e registrou a volta mais rápida em um percurso onde os drones atingem velocidades de 50 mph (80 km/h) e suportam acelerações de até 5g, o suficiente para fazer muita gente desmaiar.
Nosso resultado marca a primeira vez que um robô alimentado por IA venceu um campeão humano em um esporte físico real projetado para e por humanos.
disse Elia Kaufmann, pesquisador que ajudou a desenvolver o Swift.
A corrida de drones de visão em primeira pessoa envolve pilotar um drone em torno de um percurso pontilhado de portões que devem ser passados de forma limpa para evitar um acidente. Os pilotos veem o percurso através de um feed de vídeo de uma câmera montada no drone.
Escrevendo na Nature, Kaufmann e seus colegas descrevem uma série de confrontos diretos entre Swift e três pilotos de drones campeões, Thomas Bitmatta, Marvin Schäpper e Alex Vanover. Antes da competição, os pilotos humanos tiveram uma semana para praticar no curso, enquanto Swift treinou em um ambiente simulado que continha uma réplica virtual do curso.
Swift usou uma técnica chamada aprendizado de reforço profundo para encontrar os comandos ideais para girar ao redor do circuito. Como o método se baseia em tentativa e erro, o drone caiu centenas de vezes em treinamento, mas como se tratava de uma simulação, os pesquisadores poderiam simplesmente reiniciar o processo.
Durante uma corrida, Swift envia vídeo da câmera a bordo do drone para uma rede neural que detecta os portões de corrida. Essas informações são combinadas com leituras de um sensor inercial para estimar a posição, orientação e velocidade do drone. Essas estimativas são então alimentadas para uma segunda rede neural que calcula quais comandos enviar para o drone.
A análise das corridas mostrou que Swift era consistentemente mais rápido no início de uma corrida e puxava curvas mais apertadas do que os pilotos humanos. A volta mais rápida de Swift veio em 17s47, meio segundo mais rápido que o piloto humano mais rápido. Mas Swift não era invencível. Ele perdeu 40% de suas raças contra humanos e caiu várias vezes. O drone, ao que parece, era sensível a mudanças no ambiente, como a iluminação.
As corridas deixaram os campeões mundiais com sentimentos contraditórios. “Este é o início de algo que pode mudar o mundo inteiro. Por outro lado, sou um piloto, não quero que nada seja mais rápido do que eu“, disse Bitmatta. E como Schäpper observou: “Parece diferente correr contra uma máquina, porque você sabe que a máquina não se cansa“.
Um avanço importante é que o Swift pode lidar com desafios do mundo real, como turbulência aerodinâmica, desfoque da câmera e mudanças na iluminação, o que pode confundir sistemas que tentam seguir uma trajetória pré-calculada. Kaufmann disse que a mesma abordagem poderia ajudar drones a procurar pessoas em edifícios em chamas ou realizar inspeções de grandes estruturas, como navios.
Os militares têm um intenso interesse em drones movidos a IA, mas não estavam convencidos de que o trabalho mais recente teria grandes implicações para a guerra. O Dr. Elliot Winter, professor sênior de direito internacional na Faculdade de Direito de Newcastle, disse: “Devemos ter cuidado para não assumir que avanços como esses podem ser facilmente transplantados para um contexto militar para uso em drones militares ou sistemas de armas autônomas que estão envolvidos em processos críticos, como a seleção de alvos”.
Alan Winfield, professor de ética de robôs, disse que, embora a IA tenha usos militares “inevitáveis”, ele não tinha certeza de como o trabalho mais recente poderia beneficiar os militares além de talvez ter bandos de drones que seguem um avião em formação próxima.
Kaufmann era igualmente cético. “Quase todos os drones são usados em campos de batalha abertos e são usados para reconhecimento ou como armas contra alvos lentos e estacionários“, disse ele.
Fonte: Texto traduzido do original theguardian sob licença Creative Commons.
