Integrando Comportamento Habitual e Direcionado por Objetivos em IA

Ser capaz de agir de forma eficiente e flexível é importante tanto para seres vivos quanto para a inteligência artificial (IA). Existem duas maneiras principais de agir: comportamento habitual e comportamento voltado para objetivos. O comportamento habitual acontece rápido e automaticamente, mas pode ser rígido. Por outro lado, o comportamento voltado para objetivos demora mais, mas permite ajustes e flexibilidade. Esse texto analisa como esses dois tipos de comportamento podem trabalhar juntos em uma nova Estrutura baseada em ideias estatísticas.

#Entendendo o Comportamento Habitual e Voltado para Objetivos

O comportamento habitual é tudo sobre ações rápidas que maximizam recompensas sem pensar muito. Por exemplo, quando alguém procura comida ou evita perigo, faz isso automaticamente. Esse tipo de comportamento é baseado em experiências e não requer um pensamento profundo ou planejamento.

Em contraste, o comportamento voltado para objetivos envolve fazer escolhas para alcançar objetivos específicos. Essas ações precisam de mais tempo e consideração. Por exemplo, se alguém quer chegar a um determinado lugar, vai pensar na melhor maneira de chegar lá. Ao contrário do comportamento habitual, as ações voltadas para objetivos dependem de uma compreensão clara da situação e requerem planejamento consciente.

Tradicionalmente, os cientistas viam esses dois comportamentos como sistemas separados no cérebro. No entanto, nossa nova abordagem combina os dois em uma única estrutura, o que permite flexibilidade nas ações. Essa estrutura usa um modelo que incorpora os dois tipos de comportamento, proporcionando uma forma de eles se ajudarem.

#A Estrutura

Desenvolvemos um novo modelo baseado em princípios bayesianos. Esse modelo introduz um conceito chamado "intenção", que é uma variável oculta que muda dependendo da situação. A estrutura permite que o comportamento habitual se baseie em uma compreensão geral da intenção, enquanto o comportamento voltado para objetivos é moldado por metas mais específicas.

Basicamente, o comportamento habitual surge de um conjunto de crenças que não consideram objetivos específicos. Enquanto isso, o comportamento voltado para objetivos é moldado por uma compreensão mais detalhada do que precisa ser realizado. Isso faz com que ambos os comportamentos compartilhem habilidades e conhecimentos, levando a ações mais eficazes.

Nosso modelo também destaca que os comportamentos habitual e voltado para objetivos não precisam ser separados. Eles podem trabalhar juntos, melhorando a eficiência e a eficácia das ações. Nas próximas seções, vamos explorar como essa estrutura funciona através de experimentos simulados.

#Experimentos Simulados

Para entender melhor nossa estrutura, realizamos experimentos usando um agente robô. Esse agente aprende a se comportar em diferentes cenários através de tentativa e erro. Nosso objetivo era ver como o agente poderia desenvolver um comportamento habitual eficaz antes de passar para ações voltadas para objetivos.

Os experimentos ocorreram em um labirinto virtual em forma de T. Nesse cenário, o agente precisava escolher entre duas saídas enquanto era perseguido por um inimigo. O objetivo era escapar o mais rápido possível. O agente recebe recompensas por sair com sucesso e penalidades por bater nas paredes.

Através do aprendizado, observamos que o agente desenvolveu comportamentos habituais diversos e eficazes. Ele conseguia escapar por qualquer saída sem bater nas paredes após um treinamento suficiente. As ações do agente dependiam de aleatoriedade e variações em suas Intenções, levando a diferentes escolhas a cada vez.

#Aprendendo com a Experiência

O agente aprendeu através de uma combinação de aprendizado por reforço e princípios de minimização da incerteza. Ele foi capaz de desenvolver comportamentos habituais combinando experiências anteriores com observações atuais. Com essa abordagem de aprendizado, o agente gradualmente melhorou suas habilidades, tornando-se mais eficaz na navegação pelo labirinto.

O processo de aprendizado também revelou padrões interessantes. As representações internas do agente mostravam como ele podia alternar entre diferentes estratégias comportamentais com base em suas experiências. Através da visualização, conseguimos ver o desdobramento de seu processo de tomada de decisão, que foi influenciado pela aleatoriedade em suas intenções.

À medida que o agente aprendeu, analisamos quão importantes vários componentes de nossa estrutura eram para desenvolver comportamentos habituais eficazes. Os resultados indicaram que elementos específicos eram cruciais para garantir o desempenho diversificado e eficiente do agente.

#Mudando para o Comportamento Voltado para Objetivos

Uma vez que o agente havia construído um sólido conjunto de comportamentos habituais, mudamos o foco para ações voltadas para objetivos. A estrutura permitiu que o agente fizesse a transição de forma tranquila de comportamento habitual para planejamento de objetivos específicos sem precisar de treinamento adicional.

Esse processo dependia das capacidades preditivas do agente. Ao fazer previsões sobre observações futuras com base em suas intenções, o agente podia inferir as ações necessárias para alcançar seus objetivos. Esse método, conhecido como inferência ativa, permitiu que o agente realizasse planejamento sem ser explicitamente treinado para cada objetivo específico.

Os experimentos demonstraram que o agente podia adaptar seu comportamento com base nos objetivos dados. Por exemplo, se o objetivo era observar uma cor específica no ambiente, o agente poderia navegar com sucesso até aquele local enquanto evitava outras distrações.

#Flexibilidade dos Objetivos

Um dos aspectos mais significativos da nossa estrutura é sua flexibilidade em relação aos objetivos. Diferente dos modelos tradicionais, que exigiam objetivos específicos ser atribuídos durante o treinamento, nossa estrutura permitiu que o agente realizasse comportamento voltado para objetivos sem experiência prévia com aqueles objetivos.

Essa flexibilidade significava que o agente poderia responder a vários objetivos em tempo real, ajustando seu comportamento de acordo com a situação. O agente poderia alcançar locais específicos ou evitar certas cores independentemente do treinamento anterior. Essa adaptabilidade destaca as forças da nossa nova estrutura.

#Transferência de Conhecimento

Curiosamente, nossa estrutura oferece uma visão de como os comportamentos habituais podem ser transferidos para ações voltadas para objetivos. Quando um agente desenvolve habilidades através do aprendizado habitual, essas habilidades podem servir como base para alcançar novos objetivos.

Esse processo se alinha com a forma como os humanos tendem a adaptar seus hábitos a novas situações. Por exemplo, quando as pessoas aprendem a dirigir, inicialmente podem estar conscientes de suas escolhas, mas com o tempo, essas ações se tornam habituais. Da mesma forma, nossa estrutura mostra que um agente que aprendeu várias estratégias pode usar essas habilidades de forma eficiente para diferentes propósitos.

#Implicações para Compreender o Comportamento

As descobertas dos nossos experimentos lançam luz sobre questões importantes na ciência cognitiva. Elas oferecem uma melhor compreensão de como um comportamento habitual diversificado e eficaz pode se desenvolver e como unir o comportamento habitual e o voltado para objetivos.

As percepções obtidas com nosso trabalho sugerem que é crucial considerar os dois tipos de comportamento em uma única estrutura. Isso garante que possamos observar como eles podem compartilhar habilidades e conhecimentos, levando a ações mais eficazes.

#Conclusão

Resumindo, nossa nova estrutura fornece uma visão integrada do comportamento habitual e voltado para objetivos. Ao combinar esses dois tipos de ações, apresentamos um modelo que melhora a flexibilidade e a eficiência na tomada de decisões. Essa estrutura não se aplica apenas à IA, mas também oferece insights sobre os processos cognitivos em seres vivos.

À medida que exploramos mais essa área, pesquisas futuras podem se concentrar em refinar a estrutura para cobrir cenários mais complexos e entender os mecanismos mais profundos em jogo no comportamento humano e animal. O potencial de crescimento nessa área é significativo, destacando a necessidade de investigação contínua sobre a interação entre diferentes tipos de ações e processos de tomada de decisão.