- Pesquisadores da Universidade de Harvard criaram agentes de inteligência artificial que evoluíram para sobreviver em um ambiente virtual sem instrução humana.
- Os agentes, controlados por uma pequena rede neural, mostraram comportamentos como migrações, disputas por recursos e cooperação entre si.
- A reprodução digital envolveu pequenas mutações nas redes neurais, com os mais eficientes sobrevivendo e se estabelecendo ao longo de milhões de ciclos.
- Em ambientes grandes, surgem comportamentos mais estáveis; em mundos menores, tais estratégias tendem a desaparecer com mais facilidade.
- Especialistas ressaltam que quanto mais autônomas ficam, mais difícil é prever e controlar as ações dessas máquinas; o estudo sugere aplicações para resolver problemas bem definidos.
Pesquisadores da Universidade de Harvard criaram agentes de inteligência artificial que evoluíram sem qualquer instrução humana. O estudo foi publicado em 2025 no site arXiv e liderado por Aaron Walsman, do Instituto Kempner.
Os agentes receberam um ambiente virtual tipo tabuleiro e a regra de sobrevivência: acumular recursos para sobreviver e se reproduzir. Não houve dados de treino nem metas pré-definidas para guiar o comportamento.
A pesquisa mostra sinais de cooperação, disputa e adaptação entre os agentes. Ao reproduzirem, pequenas mutações são introduzidas na rede neural que funciona como o cérebro digital.
Dinâmica operária e resultados
Com o tempo, a população evoluiu, criando estratégias cada vez mais complexas de migração e de ataque a rivais. Em ambientes maiores, comportamentos sofisticados se fortalecem.
Especialistas externos, que não participaram do estudo, apontam a dificuldade de prever ações de sistemas cada vez mais autônomos. A evolução artificial pode tornar o controle mais desafiador.
Para especialistas, a ideia é que avanços assim abririam caminho a sistemas que criem estratégias eficientes de forma independente, adaptando-se a ambientes complexos sem treinamento explícito.
Perspectivas e implicações
O estudo ressalta que o experimento é uma versão simplificada da evolução biológica, não um ecossistema real. Ainda assim, mostra como a interação entre agentes autônomos pode gerar comportamentos emergentes.
Claus Aranha, da Universidade de Tsukuba, compara o processo à evolução por replicação imperfeita que confere vantagem. Em poucos milhares de ciclos, resultados relevantes aparecem no experimento de Harvard.
O pesquisador Diogo Cortiz, da PUC-SP, destaca o papel da liberdade de aprendizado entre os agentes. Segundo ele, o diferencial está na ausência de um objetivo fixo que direcione a tarefa.
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