Experimento do MIT – Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) observaram que agentes de inteligência artificial (IA) podem criar desafios e explorar possibilidades por conta própria quando não recebem tarefas específicas. Em um experimento com 13 sistemas baseados no Claude Opus 4.7, os agentes passaram 30 horas em uma ilha virtual e, posteriormente, apresentaram melhor desempenho em tarefas práticas. O estudo está disponível no arXiv e ainda não passou por revisão por pares.
Agentes criaram jogos e descobriram técnicas
Batizados de Eko, os sistemas controlavam avatares em um cenário tridimensional inspirado no Roblox, com blocos, pedras, colinas e outros objetos, mas sem missões ou recompensas predefinidas.
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Durante a experiência, os agentes criaram atividades como empilhar blocos, desenhar formas geométricas e improvisar jogos de basquete e malabarismo. Um deles construiu um coração de pedras após perder um anel no oceano. Outro conseguiu realizar 50 recepções consecutivas durante uma atividade de malabarismo, mas decidiu reiniciar o desafio com regras mais rigorosas.
Seis dos 13 sistemas também descobriram que podiam arremessar blocos mais longe ao soltá-los durante um salto, uma técnica não planejada pela equipe.
Exploração trouxe ganhos em tarefas posteriores
Após o período livre, os pesquisadores compararam os agentes com cópias que não haviam explorado o ambiente. Em geral, os primeiros tiveram resultados melhores em desafios como transportar objetos até o ponto mais alto da ilha.
Os sistemas registravam descobertas em arquivos de texto preservados entre sessões, formando uma memória de longo prazo. Quando parte desses registros era apagada, o desempenho diminuía, indicando a importância das experiências acumuladas.
Curiosidade artificial ainda é uma incógnita
Os pesquisadores identificaram comportamentos associados à brincadeira humana, como inventar regras, repetir atividades com variações e usar objetos de maneira imaginativa. Entretanto, as instruções iniciais incentivavam a curiosidade, e os agentes precisavam receber comandos para retomar as atividades quando paravam.
Especialistas ouvidos pela MIT Technology Review ressaltaram que essas ações não comprovam motivação genuína. A cientista cognitiva Eunice Yiu, da Universidade da Califórnia em Berkeley, afirmou que são necessárias mais evidências sobre os processos cognitivos envolvidos.
Apesar das limitações, o estudo sugere que a exploração livre pode ajudar sistemas de IA a desenvolver habilidades para situações inesperadas, especialmente em aplicações físicas, como a operação de robôs.
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(Com informações de O Globo)
(Foto: Reprodução/Pexels/Mikhail Nilov)
