Será que a tecnologia pode antecipar nossas próximas jogadas? Pesquisadores do MIT e da Universidade de Washington acreditam que sim, com o desenvolvimento de um novo modelo de inteligência artificial chamado L-IBM.

Esse modelo promete prever com bastante exatidão as ações futuras tanto de seres humanos quanto de máquinas, baseando-se no estudo do comportamento passado e das variáveis que influenciam o processo de tomada de decisão.

Robôs vão poder prever nossas ações

O L-IBM, ou Modelo de Orçamento de Inferência Latente, destaca-se por uma estratégia inédita que combina o registro de atividades anteriores com a capacidade cognitiva dos agentes, seja um ser humano ou outra IA. Ao analisar ações e restrições de pensamento dos indivíduos, o modelo calcula um “orçamento de inferência” que delineia a capacidade de decisão do agente.

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Para demonstrar a eficácia do L-IBM, os pesquisadores realizaram testes em um ambiente controlado, onde humanos jogavam xadrez. Observando os padrões de movimento e decisão, o modelo conseguiu prever os futuros movimentos dos jogadores de maneira eficiente.

“Nossos resultados mostram que decisões humanas sub ótimas podem ser modeladas eficientemente com versões computacionalmente restritas de algoritmos padrões de busca”, registram os autores do estudo (disponível aqui).

Ainda segundo os autores, o L-IBM consegue gerar modelos de decisões humanas e fornecer medidas da capacidade inferencial do indivíduo.

Como é feita a previsão do comportamento humano pelo L-IBM?

Antes de conseguir prever o comportamento de um determinado agente, o L-IBM analisa primeiramente as decisões tomadas por eles em outros contextos. No estudo, uma das etapas consistiu em posicionar os agentes num labirinto, em posições aleatórias, enquanto o L-IBM observava a maneira de pensar de cada um e tentava prever suas decisões para tentar sair do local.

Essa e outras experiências ajudaram a solidificar o entendimento sobre como participantes do estudo pensavam e tomavam decisões em condições complexas.

Deste modo, o diferencial deste modelo em relação aos anteriores é a sua habilidade de integrar informações contextuais e históricas na previsão de ações futuras. Como resultado, os autores do estudo afirmam que o L-IBM foi capaz de superar os modelos clássicos que dependiam de dados menos específicos e mais aleatórios.