Um novo estudo realizado por investigadores do MIT e da Universidade de Washington, nos EUA, apresentou um modelo de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever com precisão as ações futuras de humanos e máquinas.
Este modelo, conhecido como Latent Inference Budget Model (L-IBM), destaca-se pela sua eficácia em modelar a tomada de decisões humanas, analisando o comportamento passado e as limitações ligadas ao processo de pensamento de um agente.
Segundo os autores do estudo, o L-IBM é uma evolução em relação a outras estruturas anteriormente propostas para modelar a tomada de decisões humanas. Ao analisar o comportamento passado, as ações e as limitações de um agente, o L-IBM produz resultados mais precisos e informativos.
Assim, é prever os movimentos de seres humanos num jogo de xadrez, por exemplo. Os resultados demonstraram que o modelo é capaz de recolher as nuances da tomada de decisões humanas, mesmo quando estas estão abaixo do ideal.
“Os nossos resultados mostram que a tomada de decisões humanas abaixo do ideal pode ser modelada de forma eficiente com versões computacionalmente limitadas de algoritmos de pesquisa predefinidos. Ao fazê-lo, obtemos modelos exatos da tomada de decisões dos seres humanos e medidas informativas da sua capacidade de inferência”, referem os autores do estudo.
Para modelar o processo de decisão de um agente, o L-IBM analisa o comportamento passado e as diferentes variáveis que o afetam. Isso inclui a observação dos agentes em situações aleatórias, para compreender as suas limitações de pensamento e computação e prever seu comportamento futuro.
O diferencial do L-IBM em relação aos modelos anteriores é a sua capacidade de considerar o comportamento passado e as limitações de um agente para produzir resultados mais precisos e informativos. Os investigadores pretendem continuar a pesquisa para aprimorar ainda mais o modelo e explorar as suas aplicações em diversas áreas da Inteligência Artificial.
