Há dez anos, o AlphaGo, programa de IA do Google DeepMind, surpreendeu o mundo ao derrotar o jogador sul-coreano de Go, Lee Sedol. E nos anos seguintes, a IA virou o jogo de cabeça para baixo. Ele derrubou princípios seculares sobre as melhores jogadas e introduziu outros inteiramente novos. Os jogadores agora treinam para replicar os movimentos da IA o mais fielmente possível, em vez de inventar os seus próprios, mesmo quando o pensamento da máquina permanece misterioso para eles. Hoje, é essencialmente impossível competir profissionalmente sem usar IA. Alguns dizem que a tecnologia esgotou a criatividade do jogo, enquanto outros pensam que ainda há espaço para a invenção humana. Enquanto isso, a IA está democratizando o acesso ao treinamento e, como resultado, mais jogadoras estão subindo na hierarquia.
Para Shin Jin-seo, o jogador de Go mais bem classificado do mundo, a IA é um parceiro de treinamento inestimável. Todas as manhãs, ele se senta em frente ao computador e abre um programa chamado KataGo. Apelidado de “Shinteligência” pela forma como seus movimentos imitam a IA, ele traça o “ponto azul” brilhante que representa a sugestão do programa para o melhor próximo movimento, reorganizando as pedras na grade digital para tentar entender o pensamento da máquina. “Penso constantemente sobre por que a IA escolheu uma mudança”, diz ele.
Ao treinar para uma partida, Shin passa a maior parte do tempo debruçado sobre o KataGo. “É quase como uma prática ascética”, diz ele. De acordo com um estudo de 2022 da Liga Coreana Baduk, os movimentos de Shin correspondem aos da IA em 37,5% das vezes, bem acima da média de 28,5% que o estudo encontrou entre todos os jogadores.
“Meu jogo mudou muito”, diz Shin, “porque tenho que seguir até certo ponto as instruções sugeridas pela IA”. A Associação Coreia Baduk diz que entrou em contato com o Google DeepMind na esperança de organizar uma partida entre Shin e AlphaGo, para comemorar o 10º aniversário de sua vitória sobre Lee. Um porta-voz do Google DeepMind disse que a empresa não poderia fornecer informações neste momento. Mas se uma nova partida acontecer, Shin, que treinou em programas de IA mais avançados, está otimista de que vencerá. “O AlphaGo ainda tinha algumas falhas, então acho que poderia superá-lo se focasse nessas fraquezas”, diz ele.
AI reescreve o manual Go
Go é um jogo de estratégia abstrato inventado na China há mais de 2.500 anos. Dois jogadores se revezam colocando pedras pretas e brancas em uma grade 19×19, com o objetivo de conquistar território cercando as pedras do oponente. É um jogo de impressionante complexidade matemática. O número de configurações de placa possíveis – aproximadamente 10170— diminui o número de átomos no universo. Se o xadrez é uma batalha, Go é uma guerra. Você sufoca seu inimigo em um canto enquanto evita uma invasão em outro.
Para treinar a IA para jogar Go, um vasto tesouro de movimentos humanos de Go é alimentado em uma rede neural, um sistema de computação que imita a rede de neurônios do cérebro humano. AlphaGo, que mais tarde foi batizado de AlphaGo Lee após sua vitória sobre Lee Sedol, foi treinado em 30 milhões de movimentos Go e refinado ao jogar milhões de partidas contra si mesmo. Em 2017, seu sucessor, AlphaGo Zero, retirou o Go do zero. Sem estudar nenhum jogo humano, aprendeu jogando contra si mesmo, com movimentos baseados apenas nas regras do jogo. A abordagem da tábula rasa revelou-se mais poderosa, sem as restrições dos limites do conhecimento humano. Após três dias de treinamento, venceu AlphaGo Lee por 100 jogos a zero.
