Computadores e humanos usam diferentes tipos de estratégias ao jogar go, apontando para diferenças fundamentais na resolução de problemas.
(Phys.org) —Ao analisar as características estatísticas de milhares de jogos go jogados por humanos e computadores, pesquisadores descobriram que é surpreendentemente fácil dizer se um jogo está sendo jogado por um ser humano ou por um computador. Os resultados apontam para diferenças fundamentais nas maneiras como humanos e computadores resolvem problemas e podem levar a um novo tipo de teste de Turing projetado para distinguir entre os dois.
Os pesquisadores, C. Coquidé e B. Georgeot na Universidade de Toulouse, e O. Giraud na Universidade de Paris-Saclay, publicaram um artigo sobre sua análise estatística de jogos go jogados por humanos e computadores em uma edição recente da EPL .
“Achamos que nosso trabalho indica um caminho para uma melhor caracterização e compreensão das diferenças entre os processos de tomada de decisão humanos e computacionais, que pode ser aplicado em muitas áreas diferentes, "Giraud disse Phys.org .
Como explicam os pesquisadores, go é uma plataforma particularmente boa para investigar como os computadores resolvem problemas complexos devido ao grande número de movimentos possíveis que um jogador pode fazer em qualquer jogada. Em uma placa go 19x19, existem 10 171 possíveis posições legais (em comparação com "apenas" 10 50 no xadrez). Além disso, o número de possíveis jogos de go foi recentemente estimado em pelo menos 10 10 ^ 108 . Esses números são gigantescos mesmo para um computador, tornando impossível para qualquer programa simplesmente usar métodos de força bruta para analisar todos os movimentos e jogos possíveis. Em vez de, os computadores devem usar abordagens mais sofisticadas.
No novo estudo, os pesquisadores construíram bancos de dados de 8.000 jogos jogados por humanos amadores; 8.000 jogos disputados pelo software Gnugo, que usa uma abordagem determinística; 8.000 jogos jogados pelo software Fuego, que usa uma abordagem de Monte Carlo; e 50 jogos do software AlphaGo, que se tornou famosa nos últimos dois anos por vencer jogadores campeões mundiais de Human Go. Os pesquisadores então construíram redes para cada banco de dados que capturam informações sobre os padrões de movimentos no tabuleiro.
Um dos resultados mais interessantes é que as redes baseadas em software - especialmente Gnugo - têm um grande número de "comunidades, "que são partes de uma rede que estão fortemente ligadas entre si, mas fracamente ligadas ao resto da rede. Como explicam os pesquisadores, a presença dessas comunidades indica que os programas de software estão criando muitos tipos diferentes de estratégias que são diferentes de outros tipos de estratégias; isso é, suas estratégias são variadas e diversas. Por comparação, as redes baseadas em jogos humanos têm menos comunidades e mais hubs grandes com muitos links diretos, indicando que as estratégias humanas eram mais relacionadas entre si e menos diversificadas.
Embora seja esclarecedor, esses resultados não são inesperados, pois correspondem a algumas observações anteriores de computadores jogando go. Por exemplo, em 2016 e 2017, analistas humanos assistindo AlphaGo competir contra campeões mundiais frequentemente ficavam surpresos e intrigados com as estratégias que o computador usava.
Geral, os pesquisadores descobriram que as diferenças estatísticas entre as redes geradas por computador e humanos são muito maiores do que a variabilidade dentro de cada rede, indicando que as diferenças são estatisticamente significativas e podem potencialmente ser usadas para distinguir entre grupos de jogos jogados por humanos e jogos jogados por computador. Avançar, os resultados mostram que não é necessário analisar milhares de jogos, já que as diferenças podem ser significativas mesmo para o banco de dados de 50 jogos relativamente pequeno da AlphaGo.
Como consequência, os pesquisadores propõem que as diferenças estatísticas podem ser usadas para projetar um novo tipo de teste de Turing, semelhante ao teste original em que uma pessoa tenta dizer se está interagindo com um ser humano ou com um computador fazendo perguntas. A nova versão do teste de Turing envolveria jogos go em vez de fazer perguntas, e, em seguida, realizar testes estatísticos para identificar características de jogadores humanos e de computador.
Os pesquisadores também esperam que seja interessante usar métodos estatísticos semelhantes para investigar as diferenças em como humanos e computadores abordam outros problemas complexos. A partir desses dados, pode ser possível obter um melhor entendimento de como os computadores "pensam".
"Gostaríamos de estudar mais detalhadamente a origem das diferenças entre as redes geradas por humanos e as geradas por computador, para ver como eles refletem em termos de diferenças nas estratégias usadas no jogo, "Giraud disse." Também estamos planejando aplicar essas técnicas a outras áreas onde os computadores e os humanos estão presentes, começando com outros jogos de tabuleiro, como xadrez. "
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