Comunidade artificial:

Abstract

A inteligência artificial é um campo de estudo que possui impactos globais profundos e dificilmente mensuráveis. Inspirados pela investigação dos princípios da vida e dos avanços da inteligência artificial, esse trabalho busca gerar uma reflexão na evolução da vida e observar os padrões de comportamentos e interações entre os indivíduos artificiais. Então, com a implementação de uma comunidade artificial, o estudo entende a tomada de decisão de agentes, de acordo com seus estados atuais e adversidades atuando sob eles. Para isso, a análise utiliza o conceito de Q-Learning aplicado em seus agentes, gerando a dinâmica de ação e recompensa. Como objetivo, os resultados são avaliados com análises de dados, exibindo as estatísticas da simulação, como curvas de aprendizado ou mortes causadas por adversidades. E com estes resultados, surgem questionamentos sobre o que pode-se aprender com essas interações. Essas e outras métricas são extremamente necessárias para a avaliação de desempenho do mundo artificial. A análise sob uma comunidade artificial nos provoca a pensar sobre outras abordagens de problemas atuais, como questões biológicas e ambientais, focando em um olhar crítico sobre soluções geradas com um conjunto de dados fornecidos a um conjunto de indivíduos. Como resultado, é possível gerar gráficos que mostram o desempenho dos agentes, com base nas métricas coletadas durante o processo. Os resultados indicam que agentes artificiais podem adaptar suas decisões de forma eficiente, baseando-se nas adversidades apresentadas e buscando maximizar a sobrevivência. Métricas como curvas de aprendizado e taxas de mortalidade foram cruciais para compreender o impacto das condições iniciais e das adversidades na evolução dos agentes. Como conclusão, nota-se que a simulação é uma ferramenta válida para o estudo de dinâmicas biológicas e naturais, oferecendo também informações que podem ser aplicadas em problemas como planejamento urbano e outros do mundo real.Artificial intelligence is a field of study that has profound and hardly measurable global impacts. Inspired by research into the principles of life and advances in artificial intelligence, this work seeks to generate reflection on the evolution of life and observe patterns of behavior and interactions among artificial individuals. Thus, with the implementation of an artificial community, the study understands the decision-making of agents based on their current states and the adversities acting upon them. For this purpose, the analysis employs the concept of Q-Learning applied to its agents, generating the dynamics of action and reward. As a goal, the results are evaluated through data analysis, displaying simulation statistics such as learning curves or deaths caused by adversities. These results raise questions about what can be learned from these interactions. Such metrics are crucial for evaluating the performance of the artificial world. Analyzing an artificial community prompts us to consider alternative approaches to current issues, such as biological and environmental challenges, focusing critically on solutions generated with a set of data provided to a group of individuals. Consequently, graphs can be generated to illustrate the agents’ performance based on metrics collected during the process. The findings suggest that artificial agents can efficiently adapt their decisions based on presented adversities, aiming to maximize survival. Metrics such as learning curves and mortality rates were crucial in understanding the impact of initial conditions and adversities on the agents’ evolution. In conclusion, it is evident that simulation is a valuable tool for studying biological and natural dynamics, providing insights that can be applied to real-world issues such as urban planning and beyond.