Nos últimos dias, a comunidade de inteligência artificial, que já estava aquecida, incendiou-se com a chegada de pesquisadores da China e de Singapura que colocaram a inteligência artificial de ponta contra o desafiador jogo de vídeo game Red Dead Redemption II (RDR2). O estudo, intitulado Rumo ao Controle Geral do Computador: Uma Integração do GPT-4V da OpenAI com o Agente Multimodal CRADLE para o Red Dead Redemption II como Estudo de Caso, analisa a pesquisa de “algoritmos de seleção de modelos” para exploração de jogos multiplayer do vídeo game Red Dead Redemption II.
Entendendo o Controle Geral do Computador
O controle geral do computador (CGC) abre caminho para a formação da Inteligência Artificial Geral (IAG), onde sistemas de IA comprovam sua proficiência em lidar rapidamente com tarefas com a mesma competência e compreensão demonstrada pelos usuários humanos. Com sistemas de entrada de computador que incluem dados visuais e auditivos, a IA desempenha um papel mais habilidoso no computador. Além disso, essa técnica oferece à IA meios de se comportar decisivamente em situações dinâmicas, ou seja, ela testa a reprodutibilidade da IA enquanto passa pelo processo de aprendizagem, reconhecendo e reagindo adequadamente a várias informações sem conhecimento prévio sobre o ambiente em que opera.
RDR2, conhecido por seu ambiente rico e eventos inesperados, é o melhor ponto de partida para este trabalho de pesquisa. O jogo apresenta um sistema de gerenciamento de pessoal simulado com um sistema de controle complexo e componentes de interface do usuário que vão desde diálogos interativos a prompts ou orientações especiais no jogo para economizar tempo e melhorar a experiência do usuário, tornando assim a avaliação da IA credível.
Comportamento e Progresso nos Jogos de IA
O cerne desta pesquisa é o framework CRADLE, que é um sistema de IA protótipo projetado para não apenas ter jogabilidade, mas também manipular diferentes tipos de aplicativos de software posteriormente. O CRADLE visa tornar a IA familiarizada com a jogabilidade aleatória através da realização de objetivos; tudo baseado nos padrões de aprendizagem humana sem ter qualquer pista de estados internos ou APIs.
No entanto, eu não esperava que o desenvolvimento ocorresse sem dificuldades. Em alguns trabalhos que exigiam processamento rápido de conscientização visuoespacial e decisões em tempo real, a IA enfrentou dificuldades, como missões de batalha complicadas e mapas internos compostos por corredores estreitos interconectados. Esses desafios tornaram óbvia a demarcação entre o modelo mental do sistema de IA e o do motor do jogo, que exigia precisão refinada no manuseio de tarefas duplas, como a semelhança de visão humana e compreensão dos objetos do jogo.
Desafios e Implicações Futuras
Embora todos os problemas mencionados estivessem completamente sincronizados dentro do jogo, o CRADLE ainda conseguiu completar a parte da história e, como resultado, deve ser considerado um marco elevado nos jogos de IA. Os resultados do estudo não apenas destacam a capacidade da IA de implementar essas simulações intensivas de tarefas, mas também nos mostram os aspectos que ainda podem ser aprimorados, especialmente os aspectos do desenvolvimento de boa capacidade de reconhecimento espacial e espectro visual.
A IA é persistente e, à medida que evolui, seu uso alcança novos horizontes, onde os jogos são o primeiro ponto de discórdia entre outros desafios mais profundos. Sistemas de IA capazes de compreender e reagir a sistemas em plataformas complexas se tornarão ferramentas para o progresso em áreas como robótica e sistemas estratégicos em tempo real. O estudo abaixo, sem dúvida, será usado como base para pesquisas futuras, para melhorar as funções da IA e romper os limites da aplicação do Controle Geral do Computador. Estudar e tentar resolver as limitações existentes e tornar os sistemas de IA mais sensíveis, responsivos e inteligentes ajudará a criar um recurso de IA que possa ser usado em amplas aplicações.
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