Para ensinar uma IA a jogar Flappy Bird, primeiro precisamos replicar o jogo em um ambiente controlável por código. Utilizando a biblioteca Pygame em Python, recriamos a mecânica do jogo, incluindo os canos, o pássaro e o sistema de pontuação. Com o jogo pronto, introduzimos o conceito de "neuroevolução", especificamente um algoritmo chamado NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies). Este algoritmo simula a seleção natural em redes neurais, permitindo que a IA "evolua" e aprenda a jogar.
Cada pássaro no jogo representa uma rede neural individual. Essa rede recebe informações sobre o ambiente do jogo (inputs) e, com base nelas, decide se deve ou não pular (output). Os inputs, neste caso, são a altura do pássaro, a distância até o cano de cima e a distância até o cano de baixo. A rede neural processa essas informações usando pesos e um valor chamado "bias" (viés), realizando uma série de cálculos matemáticos para chegar à decisão final.
Inicialmente, os valores dos pesos e do bias de cada rede neural são gerados aleatoriamente. Isso significa que os pássaros da primeira geração agem de forma errática e imprevisível, muitas vezes morrendo rapidamente. No entanto, alguns pássaros, por puro acaso, podem ter valores que os levam a sobreviver um pouco mais.
Aqui entra a mágica da neuroevolução. Após cada geração de pássaros jogar e morrer, o algoritmo seleciona os que obtiveram as melhores pontuações, ou seja, os que sobreviveram por mais tempo. Esses pássaros "vencedores" são então clonados, gerando uma nova geração. No entanto, as cópias não são idênticas: cada clone sofre pequenas mutações aleatórias em seus pesos, bias ou até mesmo na estrutura da rede neural (adicionando ou removendo conexões).
Essas mutações são a chave para o aprendizado. Algumas mutações podem tornar o pássaro pior, mas outras podem, por acaso, melhorar sua performance. Repetindo esse processo de seleção e mutação por várias gerações, a IA gradualmente aprimora sua habilidade de jogar. Os pássaros começam a tomar decisões mais inteligentes, pulando nos momentos certos para evitar os canos e sobreviver por mais tempo.
Para ilustrar a evolução, foram criados diferentes cenários de jogo, aumentando gradativamente a dificuldade. No primeiro cenário, os canos eram estáticos. A IA aprendeu rapidamente a jogar nesse ambiente, tornando-se praticamente imortal. No segundo cenário, os canos se moviam de forma aleatória, aumentando o desafio. Mesmo assim, a IA se adaptou e continuou a evoluir. Finalmente, no terceiro cenário, introduzimos canos duplos aleatórios, um obstáculo ainda mais difícil. Apesar da maior complexidade, a IA, após várias gerações, conseguiu dominar o jogo e se tornar imortal novamente.
O exemplo do Flappy Bird com IA demonstra o poder da neuroevolução para resolver problemas complexos de forma autônoma. A IA não foi programada explicitamente para jogar o jogo, mas sim para aprender a jogar através de um processo de tentativa e erro, guiado pela seleção natural simulada pelo algoritmo NEAT.
Embora o Flappy Bird seja um jogo simples, os princípios da neuroevolução podem ser aplicados a problemas muito mais complexos em diversas áreas, como robótica, otimização de processos industriais e até mesmo em pesquisas científicas. A capacidade da IA de aprender e se adaptar a diferentes situações a torna uma ferramenta poderosa para enfrentar desafios que seriam difíceis ou impossíveis de serem resolvidos por métodos tradicionais.
A neuroevolução, como demonstrado pelo exemplo do Flappy Bird, representa um campo promissor da inteligência artificial, com potencial para revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia e resolvemos problemas no futuro.
