Pesquisadores da NVIDIA desenvolveram um sistema de aprendizagem profunda que permite que um robô aprenda uma tarefa com base nas ações de um ser humano. Para tanto, os pesquisadores focaram na comunicação entre eles, de maneira que ao observar a pessoa, o autômato fosse capaz de imitá-la.
Assim, depois de assistida a realização de uma incumbência, o sistema artificial apresentava uma lista de etapas necessárias para duplicar o seu desempenho, ficando a cargo de um humano conferir se a lista fazia sentido e se de fato estava adequada para a execução da atividade.
Os cientistas realizaram uma demonstração com um par de cubos empilhados. Veja no vídeo abaixo como foi a experiência.
Entre as vantagens desse tipo de abordagem está o fato de ela não exigir que os pesquisadores insiram uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados no sistema. Como ela gera informação sinteticamente, o robô pode aprender a realizar tarefas a partir de uma espécie de guia customizado para que ele conclua as ações.
Além disso, foi tentada pela primeira vez com inteligência artificial uma abordagem de randomização de domínio centrada na imagem, o que significa que os dados criados desempenharam grande quantidade de diversidade sem depender de variáveis ambientais ou de uma câmera, por exemplo.
Os pesquisadores Stan Birchfield e Jonathan Tremblay, cuja pesquisa será apresentada na Conferência Internacional sobre Robótica e Automação, seguem investigando a possibilidade de usar dados sintéticos em outros cenários.
Para os amantes de ficção científica, esse é um ótimo tempo para se viver. Se levarmos em conta a capacidade do robô Sophia em interagir com humanos e a aptidão para aprender dos sistemas da NVIDIA, não levará muito tempo para a realidade superar a fantasia e a imaginação.
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