Lançado durante os “bons velhos tempos” da Internet em que os jogos produzidos através do Flash da Adobe faziam as alegrias dos internautas, o QWOP continua a ser visto por muitos como um dos títulos online mais complicados de se jogar.

A premissa do jogo criado por Bennett Foddy é simples: controlar um atleta através das teclas Q, W, O e P. Porém, com um protagonista que se comporta como um boneco desarticulado, conseguir alcançar a linha de chegada é uma tarefa quase hercúlea.

Ao longo do tempo, vários jogadores têm tentado completar a missão o mais rapidamente possível e, até agora, o recorde para a corrida de 100 metros do QWOP foi alcançado há dois meses por um utilizador japonês chamado gunmaneko, que chegou ao fim em 48,34 segundos.

Agora, os jogadores humanos têm um adversário tecnológico à medida. Um sistema de inteligência artificial conseguiu chegar ao fim do jogo em apenas 47,34 segundo, estabelecendo um novo recorde.

Veja como o sistema de IA alcançou um novo recorde de rapidez no QWOP

Por trás do projeto está Wesley Liao, um Data Scientist norte-americano que se afirma como um entusiasta da tecnologia de Machine Learning. Ainda antes de bater o recorde, Wesley tinha treinado um outro sistema de IA, chamado ACER. No entanto, 90 horas de treino não foram suficientes para alcançar o feito.

Tendo por base a experiência anterior, Wesley explica que decidiu desenvolver outro sistema mais eficiente, conseguindo reduzir para 40 o número de horas de treino necessárias. Todo o esforço acabou por compensar, como pode comprovar no vídeo.

O sistema de IA de Wesley Liao não é o único a demonstrar que consegue “dar cartas” no mundo dos videojogos e a superar o desempenho dos jogadores humanos. Em 2019, a DeepMind anunciou que o AlphaStar, o sistema de inteligência artificial que treinou para jogar StarCraft II, era capaz de derrotar 99,8% dos jogadores humanos do título de estratégia da Blizzard.

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