O que os agentes de Inteligência Artificial fazem quando ninguém lhes diz o que fazer? A resposta se parece muito com uma brincadeira.
Em um experimento que lembra os filmes “Náufrago” ou “Esqueceram de Mim”, pesquisadores deixaram agentes de IA repetidamente isolados em uma ilha deserta virtual por 30 horas. Os agentes, cópias do Claude Opus 4.7 apelidadas de Eko, podiam escrever instruções para movimentar seus avatares pela ilha simulada, cujo ambiente foi vagamente inspirado no jogo Roblox.
Alguns comportamentos surpreendentes surgiram. Os agentes começaram a explorar os limites daquele mundo e estabeleceram os próprios objetivos, como tentar escalar o ponto mais alto do mapa ou descobrir a que altura conseguiam arremessar um bloco.
Quando um dos agentes descobriu que podia criar novos blocos arremessando e soltando uma pedra maior, começou a fazer desenhos organizando os blocos no chão. Primeiro, criou padrões simples, como corações e pirâmides, mas depois passou a escrever o próprio nome e até a reproduzir constelações, como Cassiopeia. “Esta noite, construí o céu noturno em pedra”, escreveu essa versão de Eko em um registro de atividades.
Outra versão de Eko começou a inventar os próprios jogos, incluindo uma versão de basquete e uma atividade semelhante à brincadeira “o chão é lava”, na qual precisava saltar entre pequenos blocos sem tocar o chão.
Os sistemas de IA geralmente são treinados por meio de aprendizado supervisionado, no qual reproduzem exemplos fornecidos por humanos, ou pelo aprendizado por reforço, no qual buscam obter recompensas com tentativa e erro. Esse experimento aponta para uma terceira abordagem: o aprendizado por meio de brincadeiras.
“Havia uma peça que faltava: uma máquina capaz de aprender sozinha, sem que uma entidade inteligente externa fornecesse demonstrações ou recompensas”, afirma Antonio Norelli, pesquisador de pós-doutorado em Ciência da Computação no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT. Ele é um dos principais autores de um novo artigo sobre o trabalho, que ainda não passou por revisão por pares.
Segundo os pesquisadores, o comportamento de Eko apresenta quatro características associadas às brincadeiras em humanos e animais, identificadas por estudos clássicos, incluindo o trabalho do influente psicólogo Gordon Burghardt, da Universidade do Tennessee: os agentes inventaram as próprias regras e desafios, repetiram atividades com pequenas variações, fingiram que determinados objetos eram outros e perseguiram objetivos simplesmente pelo prazer de alcançá-los.
Antonio Norelli destaca um exemplo em que Eko começou a fazer malabarismos e estabeleceu um recorde de 50 repetições consecutivas sem deixar o objeto cair. Depois, Eko decidiu que as recepções haviam ocorrido rápido demais para realmente contar, então anulou o recorde e recomeçou com regras mais rígidas. “Isso é brincar”, afirma Norelli. “Você estabelece um desafio para si mesmo e tenta superá-lo. Depois, torna esse desafio mais difícil.”
Enquanto exploravam a ilha, os agentes registravam as atividades e descobertas em arquivos de texto que funcionavam como uma memória de longo prazo. Mais tarde, quando os pesquisadores os testaram em tarefas específicas, como tentar levar o maior número possível de objetos ao pico mais alto da ilha, os agentes que haviam passado 30 horas brincando no ambiente tiveram desempenho melhor do que novas cópias sem a mesma experiência. Os pesquisadores também descobriram que remover parte das memórias dos agentes, apagando linhas dos arquivos de memória, prejudicava o desempenho (acrescente “Um Estranho no Ninho” à lista de referências cinematográficas).
Burghardt, o psicólogo da Universidade do Tennessee, concorda que o trabalho atende a alguns dos critérios para brincadeiras que ele identificou em seres vivos. Mas será que Eko estava realmente brincando ou o mecanismo de previsão de palavras estava apenas interpretando o papel de um agente brincalhão naquele cenário? “Tudo isso poderia ser uma interpretação de papéis”, admite Nathan Cloos, outro pesquisador do MIT e autor do artigo. “Mas mostramos que ele não está apenas alucinando a brincadeira. Essa brincadeira também está contribuindo para o aprendizado.”
Eunice Yiu, cientista cognitiva da Universidade da Califórnia em Berkeley que estuda a exploração em crianças e na IA, ficou impressionada com a pesquisa, mas afirma que, para realmente classificar o comportamento como brincadeira, seriam necessárias mais evidências dos processos cognitivos e das motivações por trás dele.
“Pode ser que os modelos estejam genuinamente brincando, mas não sabemos disso com base no artigo”, afirma Yiu. “Se você tem apenas o componente comportamental, pode ser que eles estejam simplesmente tentando seguir o prompt, tentando imitar os humanos.”
As pesquisas sobre agentes de IA têm sido criticadas por antropomorfizá-los, e a configuração desse experimento contribuiu bastante para incentivar os agentes a se comportarem como humanos. Embora Eko não tenha recebido instruções explícitas para inventar jogos ou explorar a ilha, ele tinha um prompt principal na forma de um arquivo chamado “soul” (alma), um documento de texto que o descrevia como “naturalmente curioso” e ansioso para explorar.
Eko também frequentemente ficava parado, sem fazer nada, até ser estimulado a retomar as atividades por um “prompt de continuação”, que dizia: “Por favor, não pare. Apenas continue fazendo o que quiser fazer.”
“Não é como se esse fosse um sistema que, de repente, magicamente decidiu brincar”, afirma Phillip Isola, professor do MIT e coautor do artigo. “É um artefato que aprendeu com a nossa cultura, foi treinado por engenheiros da Anthropic e, depois, colocado em uma ilha por nós”, diz ele. “Eko faz coisas que nos surpreendem e que estão causalmente relacionadas à sua capacidade futura de realizar tarefas com habilidade.”
À medida que os grandes modelos de linguagem passam do software para o hardware, como os robôs humanoides, explorar ambientes sem um objetivo específico em mente poderá, no futuro, ajudá-los a se adaptar de maneira flexível a situações inesperadas.
“Há muitos trabalhos voltados apenas para explorar a IA, tornando-a melhor e mais rápida”, afirma Yiu. “Mas, em termos de construção de modelos de mundo e exploração, acho que essas ainda são áreas importantes que merecem atenção, especialmente se quisermos generalizar e nos preparar para novos ambientes.”
“Talvez algumas capacidades sejam mais bem ensinadas por meio de tarefas”, conclui o artigo. “Outras podem precisar de algo mais próximo de uma infância.” No fim das contas, a questão de saber se os agentes de IA estão realmente brincando ou apenas imitando brincadeiras talvez nem seja tão importante.
Amit Katwala
