Hoje venho com a primeira parte dessa nova série semanal do blog chamada “Drops Games & Inteligência Artificial”, onde vamos toda semana discutir de forma simples e resumida a leitura de um artigo científico da área de pesquisa dos jogos e da inteligência artificial. Para começarmos bem essa série, o artigo de hoje é “The Malmo Platform for Artificial Intelligence Experimentation”, vamos falar um pouco sobre esse ambiente criado sobre o jogo Minecraft, que vem com tudo auxiliando e desafiando o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA).
Artigo: Matthew Johnson, Katja Hofmann, Tim Hutton & David Bignell, “The Malmo Platform for Artificial Intelligence Experimentation”, Proceedings of the Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-16).
O artigo apresenta a plataforma malmo, uma API criada para possibilitar a aplicação de agentes inteligentes controlados por códigos no ambiente do popular jogo Minecraft. A ideia da API é apoiar as pesquisas no campo da inteligência artificial e auxiliar a busca pela tão aclamada inteligência artificial geral (AGI). Porém, é dito que para isso, são necessárias plataformas de experimentação que possibilitem a criação de multi-tarefas complexas e que ao mesmo tempo seja flexível. E o jogo Minecraft é citado como o ambiente ideal para tal objetivo, já que expõe os agentes a um ambiente imenso, complexo e com alto grau de liberdade. Junto a API é proposto oferecer os recursos e … como citados abaixo:
“C1. O ambiente é complexo, com objetos diversos, interagindo e ricamente estruturados. Isso é suportado pela exposição de toda a estrutura rica do jogo Minecraft.
C2. O ambiente é dinâmico e aberto. A plataforma suporta ambientes e missões infinitamente variados, incluindo, por exemplo, navegação, sobrevivência e construção.
C3. As regularidades relevantes à tarefa existem em várias escalas de tempo. Como as tarefas do mundo real, as missões em Malmo podem ter uma estrutura complexa, por exemplo, um projeto de construção requer navegação, recursos de mineração, estruturas de composição, etc.
C4. Outros agentes afetam o desempenho. Tanto a interação AI-AI quanto a interação humana-AI (e colaboração) são suportadas.
C5. As tarefas podem ser complexas, diversificadas e inovadoras. Novas tarefas podem ser criadas facilmente, de modo que o conjunto de tarefas possíveis é infinito.
C6. As interações entre agente, ambiente e tarefas são complexas e limitadas. Percepção e ação acoplam ambientes e agentes. Vários níveis de abstração são fornecidos para variar a complexidade dentro desta estrutura.
C7. Os recursos computacionais do agente são limitados. A interação em tempo real naturalmente restringe os recursos disponíveis. Restrições adicionais podem ser impostas, se necessário.
C8. A existência do agente é de longo prazo e contínua. Isso é naturalmente fornecido por mundos persistentes do Minecraft, apoiando o desenvolvimento de agentes de longo prazo e o aprendizado por toda a vida.” - Matthew Johnson, Katja Hofmann, Tim Hutton & David Bignell, “The Malmo Platform for Artificial Intelligence Experimentation” (Traduzido por Mim).
Com o Malmo é possível desenvolver o ambiente da forma como o pesquisador desejar. É possível desenvolver também missões específicas controlando o sistema de pontuação. Também é possível controlar um agente recebendo dados dos objetos do jogo e enviando comandos que fazem o agente agir no ambiente. O artigo apresenta uma excelente proposta que desde seu desenvolvimento já vem auxiliando o campo, através de pesquisas e competições da área.
Usei o Malmo em projetos pessoais e em meu projeto de Mestrado. Alguns artigos e tutoriais que criei enquanto estudava o sistema podem ser visto nos links a seguir:
https://algamecode.blogspot.com/2019/03/resumo-semanal-de-pesquisa-project_29.html
https://algamecode.blogspot.com/2019/04/resumo-semanal-de-pesquisa-project.html
https://algamecode.blogspot.com/2019/03/resumo-semanal-de-pesquisa-project.html
https://algamecode.blogspot.com/2019/04/resumo-semanal-de-pesquisa-controlador.html
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