Nos últimos anos, o Vale do Silício vem concentrando investimentos em um novo recurso para impulsionar o desenvolvimento de agentes de inteligência artificial (IA): os ambientes de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning – RL). Essas plataformas simulam cenários digitais em que os agentes podem treinar para executar tarefas complexas, como navegar em aplicativos, usar navegadores ou até realizar compras online.
- Especialistas da ONU querem “linhas vermelhas” contra riscos inaceitáveis da IA
- Por que a IA usa tanta energia? Há duas partes focais: treinamento e inferência
A promessa é que, assim como os conjuntos de dados rotulados foram cruciais para a evolução dos chatbots, os ambientes RL se tornem a base para a próxima geração de sistemas de IA mais autônomos.
O que são ambientes RL?
Um ambiente RL funciona como um campo de treinamento digital. Nele, um agente de IA é colocado em uma simulação que imita uma tarefa do mundo real. Por exemplo: abrir um navegador, procurar um produto em um e-commerce e finalizar a compra. A cada acerto, o sistema recebe um “sinal de recompensa”, reforçando o aprendizado.
–
Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.
–
Essa abordagem difere do treinamento tradicional baseado apenas em texto. Enquanto um chatbot aprende a prever a próxima palavra em uma frase, o agente em um ambiente RL precisa interagir com softwares, ferramentas e interfaces, enfrentando imprevistos parecidos com os que um usuário humano encontraria.
Startups especializadas e grandes empresas de tecnologia estão disputando espaço nesse setor. O interesse é tão grande que há relatos de investimentos bilionários sendo discutidos por laboratórios de IA para acelerar a criação dessas plataformas. O objetivo é tornar os agentes mais robustos e capazes de lidar com tarefas de múltiplas etapas em softwares reais.
Desafios técnicos e riscos
Apesar do entusiasmo, construir ambientes RL é um trabalho complexo. Eles precisam prever diversos caminhos que o agente pode seguir, inclusive erros inesperados, e ainda assim fornecer feedback útil. Além disso, há o risco de “reward hacking”, quando o agente encontra formas de “enganar” o sistema para receber recompensas sem realmente concluir a tarefa corretamente.
Outro ponto é o custo computacional. Treinar agentes em ambientes simulados exige muito mais recursos de hardware do que os métodos tradicionais, criando também oportunidades para provedores de GPUs e infraestrutura em nuvem.
O futuro dos ambientes RL
Especialistas acreditam que os ambientes RL podem ser decisivos para levar os agentes de IA a um novo patamar de autonomia e generalização. Em vez de apenas responder a perguntas, esses sistemas poderiam navegar em softwares corporativos, realizar tarefas administrativas ou até apoiar processos em áreas específicas como saúde, direito e programação.
Leia também:
- Avaliadores de IA | Como trabalham os humanos que treinam o Gemini do Google
- ChatGPT, Gemini e Claude respondem a perguntas de alto risco à sua saúde mental
VÍDEO | A IA vai SUBSTITUIR os MÉDICOS?
Leia a matéria no Canaltech.
