Agora que nosso agente perdeu o medo de andar sozinho por aí, podemos dar o próximo passo para entendermos como uma Inteligência Artificial aprende. Vimos como as variáveis externas encontradas pelo agente podem proporcionar obstáculos difíceis. E vimos como ele contornou esses problemas.
Por exemplo, imagine que uma Inteligência Artificial esteja viajando de um lado a outro dos EUA. Temos a variável distância da próxima parada, a variável quantidade de combustível, a paisagem vista da janela, a proximidade de policiais, o programa de radio atual, as condições da estrada, o tempo, e assim por diante.
Nosso agente, já mais habilidoso, deve usar seu novo poder secreto: a capacidade de abstração! Ele remove os detalhes descritos no estado cancelando as ações subsequentes. Ele consegue extrair a maior quantidade possível de detalhes preservando e assegurando o cumprimento das ações pretendidas anteriormente. Com esse poder de abstração presente em seu algoritmo, o agente racional esta pronto para o desenvolvimento das estratégias de busca nas soluções desejadas.
Veja como nosso agente secreto artificial consegue agora escapar de um perigoso desafio. Ele foi colocado dentro de um labirinto gigante e deve encontrar a saída em apenas um dia. Nosso agente começa rotulando a entrada do labirinto: um nó. O nó principal. Desse nó surgem as sequências de ações possíveis formando uma Árvore de Busca. O estado inicial é a raiz da árvore. Os ramos são as ações.
E como nosso agente escolhe uma ação dentre todas as possíveis? Ele expande o estado atual gerando novos conjuntos de estados. Ele acrescenta mais ramos à árvore! Novos ramos significam também novos nós. Assim o agente expande sua possibilidade de sucesso dando preferência para opções mais atraentes. Toda essa expansão é conhecida como BORDA. E a estratégia de busca continua até que a solução seja encontrada.
No entanto, um novo problema acontece. No caso do nosso desafio mortal, caminhos repetidos podem aparecer dentro do processo de expansão. “Os algoritmos que se esquecerem da sua história estão fadados a repeti-la”. Nosso agente biônico deve lembrar-se dos caminhos que já percorreu!
Como ele poderia fazer isso? Ele aciona em seu algoritmo uma função que potencializa a estrutura de busca em árvores. E a busca em árvores evolui como mágica para a BUSCA em GRAFOS. Uma grade retangular cheia de ramos e nós que podem ser abstraídos quando houver a constatação de um caminho redundante. Nosso agente separa o grafo do espaço de estado em região explorada e região inexplorada. E assim encontra a saída do labirinto assassino.
Você também poderia ter encontrado a saída? Não podemos confirmar que você, no lugar do nosso agente ainda criança, teria encontrado a saída com a mesma eficiência. A única certeza que teríamos é que após um dia inteiro dentro desse labirinto , quando a passagem para a saída estivesse finalmente aberta, o Agente Secreto Grafos estaria há muito tempo esperando entediado...
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