Aprendizado por Reforço - Como a Inteligência Artificial pode ser Semelhante a Nossa Vida

Salve, turma. Você sabe que a técnica de aprendizado por reforço faz parte da inteligência artificial?

É um tema utilizado para treinar um sistema, a se comportar de maneira inteligente. Muitas pessoas falam de i.a(s) de imagem, textos, chats, apresentações, mas você saberia criar a sua?

Essa é uma das mais simples de se fazer, pois é bem semelhante ao processo de aprendizado humano. Quer aprender o algoritmo? Então, segue o contexto:

Imagine uma criança que não sabe o que é certo e errado. Uma criança pequena, que está explorando o mundo.

Enquanto ela engatinha e vê uma tomada elétrica, com uns buraquinhos na parede, que chama a sua atenção, a sua mãe nota e grita:

"Mariaaaaa.... NÃÃÂÃÂÃOOOOO".

O grito assusta a criança, e ela muda o caminho. Logo, ela recebeu uma punição, que foi salva na sua mente, para não ir no caminho dos buraquinhos na parede.

Após isso, o pai da criança, a pega, põe no colo, abraça carinhosamente, e ela o abraça também. Assim, ela aprende que se abraçar o pai, o abraço dura mais tempo.

Logo, ela recebeu uma recompensa pelo seu comportamento, e isso ficou gravado na sua mente.

Nesse cenário, temos o aprendizado, que pode receber um estimulo (grito, abraço), e pode ter um valor atribuído (positivo, negativo).

Como Maria ainda está em fase de crescimento, ela precisa repetir algumas tarefas, para receber mais estímulos, e reforçar os valores atribuídos, para seus comportamentos.

Logo, quanto mais Maria se aproxima da tomada, mais gritos ela leva, logo, mais estímulos negativos são associados aquele objeto, e ela atribui valor negativo, a imagem da tomada, na sua mente.

Com o tempo, ela vai decidir o que deseja: Receber estimulo positivo (abraço) ou receber estímulo negativo (grito).

Sendo assim, ela vai decidir, mesmo que de forma inconsciente, para ganhar mais abraços, que é o que fará ela se sentir bem, ou seja, ela fez tanto uma ação, que recebeu vários estímulos, que foram atribuídos a objetos, que ao longo do tempo, melhoram a sua decisão (assertividade).

Mas, como seria um programa assim?

Você pode criar simples programa de banco, no qual, o usuário pode fazer saques e depósitos de valores. Quanto mais depósitos o usuário faz, o sistema vai atribuindo valor positivo ao seu cpf, identificando-o como bom gerador de renda.

Isso fará o sistema decidir se vai liberar um empréstimo ou não para ele. Caso o usuário, tente sacar mais do que o seu limite, ele terá uma atribuição negativa, informando que ele precisa gastar mais do que possui.

Após várias repetições, o sistema estará treinando a emprestar dinheiro, ou a recusar um empréstimo. Afinal, o sistema foi treinado para aprender por reforço.

Reforço esse que é representado pela quantidade de vezes, que ele faz depósito com a quantidade de vezes, que ele tenta sacar mais do que pode.

Ações repetidas geram aprendizado. Ações repetitivas, atribuindo valores específicos para estímulos, fazem o sistema aprender, e se tornar um especialista em liberar empréstimo e bloquear usuários, reduzindo limite de crédito, não permitindo saque e mais.

Logo, não precisamos que o gerente tome essa decisão, pois o sistema já aprendeu o que deve fazer, com base no treinamento, e nas ações do cliente.

Aprendizado por reforço, sistemas especialistas, algoritmos genéticos, redes neurais, são formas de aplicar a inteligência artificial, em sistemas, para que eles aprendam, ponderando decisões, com base em valores atribuídos, cruzamentos de dados e respostas obtidas, estatísticas aplicadas, e dados inseridos pelo usuário e a lógica implementada pelo programador.

É um universo que pode envolver temas mais profundos, ou misturas de inteligências, com processamento de linguagem natural (textos), decodificador de voz, análise e processamento de imagens e tantos outros recursos que vemos na atualidade.

É um mundo cheio de possibilidades.

E então, gostou do tema?

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