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.
“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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