A DeepMind está a colocar disponível para todos, o código fonte utilizado no seu ambiente de treino. O código chama-se Labyrinth e agora passou a designar-se DeepMind Lab. A empresa anunciou que este código vai ficar em open-source no repositório GitHub.
Qualquer pessoa fica, assim, habilitada a descarregar o código e personalizá-lo. Isto dá a possibilidade a todos os indivíduos de treinarem os seus próprios sistemas de inteligência. Para além disso, quem descarregar o código tem a possibilidade de criar novos níveis para o jogo DeepMind Lab e depois fazer o upload para a plataforma GitHub.
A decisão de tornar disponível este teste de Inteligência Artificial (IA) para o público em geral é mais uma prova de que a DeepMind quer mais abertura nas suas pesquisas. No mês passado, a empresa anunciou uma parceria com a Activision Blizzard Inc. para tornar o jogo Starcraft II uma base de testes para que qualquer investigador de inteligência artificial possa criar um sistema de IA que possa dominar o jogo todo.
Colocar o código no GitHub permitirá que outros investigadores vejam se os avanços do programador podem ser replicados e vai permitir que os investigadores avaliem o desempenho dos seus próprios agentes de IA através dos mesmos testes que o DeepMind utiliza.
Segundo Shane Legg, um dos co-fundadores da empresa, “os investigadores podem tentar vencer os nossos resultados se conseguirem.” Legg negou ainda que a decisão de tornar o seu laboratório aberto para o público foi motivada pela concorrência com a OpenAI ou por críticas passadas de que a Google era muito protetora das suas descobertas de inteligência artificial.
“A comunidade de pesquisa de machine learning sempre foi muito aberta. Nós publicamos 100 trabalhos de pesquisa por ano e nós já colocámos em open-source vários dos nossos agentes”, acrescentou o executivo.
A DeepMind é conhecida por ter criado uma IA que foi capaz de derrotar o melhor jogador humano no jogo de estratégia Go. Esta conquista foi considerada um dos maiores avanços na ciência da computação porque Go tem muitos movimentos possíveis que não podem ser dominados através do cálculo de força bruta. O sistema de AI tem que ter algo semelhante à intuição humana para conseguir sem bem-sucedido.
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