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O senso comum, um conjunto de definições compartilhado pela maioria das pessoas, é algo que aprendemos com o tempo e nos ajuda em várias das tarefas diárias e é essencial para nosso crescimento — uma criança, por exemplo, aprende o que comer ou não; um adolescente compreende o que é justo, a partir de convenções sociais; e por aí vai.
Os robôs seguem regras exatas à risca e não conseguiam usar algo como nosso conhecimento empírico em sua base de dados, especialmente nas situações em que o senso comum é necessário para solucionar desafios. Mas isso vem mudando e um projeto utiliza a inteligência artificial (IA) para ajudar os autômatos a tomar decisões que não dependam apenas das instruções para as quais eles foram programados.
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“Mesmo quando você tenta ensinar robôs por demonstração, eles estão repetindo exatamente os mesmos movimentos que você mostra, não o conceito subjacente a eles”, diz Dileep George, pesquisador de IA e neurociência da empresa Vicarious AI de San Francisco.
Sistema aprendeu mais de 500 conceitos gerais
George e seus colegas agora projetaram um sistema operacional robótico que pode entender as idéias básicas transmitidas em instruções esquemáticas e traduzir essas idéias em ação. Segundo o documento online publicado na semana passada, no periódico Science Robotics, essas máquinas poderiam trabalhar em uma variedade maior de tarefas — sob diferentes condições do que máquinas restritas a instruções explicitamente codificadas ou demonstrações físicas.
Sistema pode ser usado para vários fins futuramente, como na indústria e na construção civil
Esse novo modelo reuniu mais de 500 conceitos gerais, como “empilhar objetos verdes à direita” e “organizar objetos em um círculo”, com exame de imagens antes e depois para cada tipo de ação. Quando recebe um novo conjunto de orientações com um diagrama, os robôs, que usam aprendizado de máquina, consideram todos os conceitos que estudou e escolhem e executam as manobras que os ajudarão a atingir seus objetivos.
Isso foi testado em dois robôs que seguravam os objetos em uma mesa. Os robôs avaliaram o tutorial e depois completaram os afazeres: como separar os limões das limas e como arrumar diferentes latas coloridas em fila. As máquinas também funcionaram bem quando os pesquisadores alteraram as condições, como o tipo de objetos a serem movidos ou a cor da mesa.
Agora, a equipe continua desenvolvendo esse sistema e, em breve, ele pode evoluir para diversas aplicações na indústria e no comércio. Montar LEGO ou construir uma casa, será moleza para essas máquinas daqui um tempo e a imaginação é o limite.
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