Reinforcement Learning
Reinforcement Learning ou RL é uma área do aprendizado maquinário que estuda o modo como uma inteligência artificial interage com seu ambiente e aprende através da repetição contínua desta interação. Por meio desse processo, o computador ou máquina consegue realizar tarefas que nenhum programador conseguiria ensiná-las da maneira mais efetiva possível.
Esse tipo de tecnologia está presente por exemplo na criação de carros autônomos que aprenderam a dirigir com esta forma de programação não convencional. A inteligência artificial conseguiu fazer os carros realizarem as manobras básicas como estacionar, ultrapassar e convergir através de tentativa e erro.
Essa mesma tecnologia foi utilizada no AlphaGo, um computador que através do RL conseguiu aprender o complexo jogo Go com maestria, derrotando um dos melhores jogadores do mundo a apenas dois anos atrás.
O Reinforcement Learning apareceu já há muito tempo em Hollywood e suas produções cinematográficas. O principal exemplo é o filme 2001: Uma Odisseia no Espaço e seu antagonista, o robô HAL 9000.
No filme, a máquina que controla a espaçonave Discovery One se considera incapaz de errar e tem como objetivo apenas a missão que lhe foi designada, eliminando tudo aquilo que considera ser um problema, até mesmo a própria tripulação. Durante o filme é possível observar HAL aprendendo desde leitura labial até chantagem emocional de suas interações com os humanos.
Vários filmes como Blade Runner e Ex-Machina trabalharam com o mesmo conceito na forma de robôs que desenvolvem mais conhecimento através de suas interações com humanos passando a questionar a própria existência de forma quase que filosófica.
