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A maioria das manchetes sobre robôs segue um roteiro familiar: uma máquina domina um truque estreito em um laboratório controlado e então surge a ousada promessa de que tudo está prestes a mudar. Eu geralmente desligo essas histórias. Ouvimos falar de robôs assumindo o controle desde o início da ficção científica, mas os robôs da vida real ainda lutam com o conforto básico. Desta vez foi diferente.
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Elon Musk provoca um futuro governado por robôs
Os pesquisadores destacaram um marco que mostra como o robô aprendeu 1.000 tarefas do mundo real em um dia. (Ciência Robótica)
Como os robôs aprenderam a realizar 1.000 tarefas físicas por dia
Um novo relatório publicado na Science Robotics chamou nossa atenção porque os resultados são realmente significativos, impressionantes e, na melhor das hipóteses, um pouco perturbadores. A pesquisa vem de uma equipe de cientistas acadêmicos que trabalham em robótica e inteligência artificial e aborda uma das maiores limitações da área.
Os pesquisadores ensinaram o robô a aprender 1.000 tarefas físicas diferentes em um único dia, usando um monitor para cada tarefa. Estas não são variações menores do mesmo movimento. As tarefas no mundo real incluem colocar, dobrar, inserir, segurar e manipular objetos do cotidiano. Para a robótica, isso é um grande negócio.
Por que os robôs sempre aprendem devagar
Até agora, ensinar tarefas físicas aos robôs tem sido dolorosamente ineficiente. Mesmo ações simples muitas vezes requerem centenas ou milhares de performances. Os engenheiros devem coletar enormes conjuntos de dados e ajustar os sistemas nos bastidores. É por isso que a maioria dos robôs de fábrica repetem um movimento indefinidamente e falham assim que as condições mudam. Os humanos aprendem de maneira diferente. Se alguém lhe mostrar como fazer algo uma ou duas vezes, geralmente você consegue descobrir. A lacuna entre a aprendizagem humana e a aprendizagem robótica atrasou a robótica durante décadas. Esta pesquisa visa preencher essa lacuna.
Um novo robô pode tornar as tarefas uma coisa do passado
A equipe de pesquisa por trás do estudo concentra-se em ensinar robôs a aprender tarefas físicas mais rapidamente e com menos dados. (Ciência Robótica)
Quão rápido um robô aprendeu 1.000 tarefas
A inovação veio de uma maneira inteligente de ensinar robôs a aprender com demonstrações. Em vez de memorizar movimentos inteiros, o sistema divide as tarefas em etapas mais simples. Uma fase concentra-se no alinhamento com o objeto e a outra trata da interação. O método é baseado em inteligência artificial, especificamente uma técnica de IA chamada aprendizagem por imitação, que permite aos robôs aprender tarefas físicas a partir de demonstrações humanas.
O robô reutiliza o conhecimento de tarefas anteriores e aplica-o em novas tarefas. Essa abordagem baseada em recuperação permite que o sistema se normalize em vez de começar do zero todas as vezes. Usando este método, chamado de transferência de trajetória multitarefa, os pesquisadores treinaram um braço robótico real em 1.000 tarefas diárias diferentes dentro de 24 horas após a demonstração humana.
É importante ressaltar que isso não é feito em simulação. Aconteceu no mundo real com objetos reais, erros reais e limitações reais. São os detalhes que importam.
Por que esta pesquisa parece diferente?
Muitos artigos sobre robótica parecem impressionantes no papel, mas ficam aquém das condições ideais de laboratório. Destaca-se porque testou o sistema através de milhares de implementações no mundo real. Também mostrou que o robô pode manusear novos objetos que nunca foram vistos antes. Os robôs não têm a capacidade de generalizar. Esta é a diferença entre uma máquina repetidora e uma máquina receptora.
AI Video Tech acelera o treinamento de robôs humanóides
O braço do robô pratica movimentos cotidianos, como agarrar, dobrar e posicionar objetos usando um único display humano. (Ciência Robótica)
Um problema de robótica de longa data pode finalmente estar resolvido
Esta pesquisa aponta para um dos maiores obstáculos da robótica: a aprendizagem ineficaz a partir de demonstrações. Ao decompor tarefas e reutilizar o conhecimento, o sistema alcança uma melhoria de ordem de grandeza na eficiência dos dados em comparação com as abordagens tradicionais. Esse tipo de salto raramente acontece da noite para o dia. Isto sugere que o futuro repleto de robôs de que falamos há anos pode estar mais próximo do que vimos há apenas alguns anos.
O que isso significa para você?
A aprendizagem acelerada muda tudo. Se os robôs exigirem menos dados e menos programação, tornar-se-ão mais baratos e mais flexíveis. Isso abre a porta para robôs operando fora de ambientes rigidamente controlados.
No longo prazo, isso poderia permitir que robôs domésticos aprendessem novas tarefas a partir de telas simples, em vez de códigos especializados. Também tem implicações importantes para a saúde, logística e produção.
De forma mais ampla, representa uma mudança na inteligência artificial. Estamos nos afastando de truques chamativos e adotando sistemas que aprendem de maneira mais humana. Não é mais inteligente que os humanos. Na verdade, está mais próximo de como funcionamos diariamente.
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Principais conclusões de Kurt
Robôs aprendendo 1.000 tarefas por dia não significa que você terá um ajudante humanóide em sua casa amanhã. Ainda assim, representa um progresso real num problema que limitou a robótica durante décadas. À medida que as máquinas começarem a aprender como os humanos, a conversa mudará. A questão muda de quais robôs podem replicar para o que eles podem se adaptar a seguir. Vale a pena prestar atenção a essa mudança.
Se os robôs agora podem aprender como nós, quais tarefas em sua vida você realmente confiaria em alguém para realizar? Informe-nos escrevendo para nós em Cyberguy.com
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