Do curso: Introdução à Inteligência Artificial (2023)

Robótica

Do curso: Introdução à Inteligência Artificial (2023)

Robótica

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Uma das melhores formas de se conectar com humanos é juntar-se a nós no mundo físico. É por isso que a robótica é uma das áreas mais interessantes da inteligência artificial. A robótica trata-se de máquinas trabalhando em tarefas físicas. Pode ser levantando objetos pesados em fábricas ou utilizando robôs para entregar comida. Robôs podem até ser veículos, como carros ou metrôs autônomos. Inventores há muito são fascinados por encontrar uma forma de conseguir com que máquinas ajam como objetos com vida. No passado, os robôs eram limitados a máquinas altamente especializadas. Eram usados como máquinas de soldagem em indústrias automobilísticas. As fábricas automobilísticas perto da minha cidade empregaram muitos robôs especializados. Alguns podiam erguer um carro e instalar peças embaixo, mas nenhum deles nunca seria considerado inteligente. Apesar de muito impressionantes, esses robôs eram muito limitados no que diz respeito ao que podiam alcançar. A menos que fossem programados, não podiam ajudar um colega de trabalho a abrir a porta do carro ou começar a pintar o capô. Eles trabalhavam melhor em tarefas repetitivas. A robótica combinada com o aprendizado de máquina nos oferece mais opções. Uma máquina pode se adaptar ao seu ambiente e aprender novas tarefas no trabalho. Um exemplo básico disso são os veículos autônomos. Não dá para programar um carro a reagir a tudo o que pode acontecer na estrada. Por isso, os últimos veículos usam aprendizado de máquina em uma rede neural artificial. Esses veículos são equipados com sensores complexos que alimentam a rede com dados. Ele precisa entender todas as diferentes estradas que um veículo pode encontrar. Em seguida, precisa olhar para todas as diferentes pessoas, animais e outros veículos que o carro possa encontrar nessas estradas. Então a máquina procura por padrões nas conduções bem-sucedidas. Um carro deve reagir de forma diferente ao ver um cervo atravessar a estrada e ao ver um pedestre caminhando com um cachorro. É por isso que é comum um carro autônomo andar com uma pessoa no assento do motorista. Eles supervisionam como a rede neural artificial reage aos dados fluindo do mundo exterior. Mas como qualquer outra habilidade, leva tempo para a máquina coletar dados suficientes. Em redes neurais artificiais, é comum chamar isso de treinamento de rede. O Google declarou abertamente que não pensa em seus carros autônomos como uma questão robótica, mas como uma questão de dados. É verdade que descobrir como fazer um carro virar à direita ou à esquerda é simples comparado a fazer com que ele entenda quando virar à esquerda ou à direita. Alguns robôs não precisam desse nível de complexidade. Por esta razão, alguns deles usam somente a velha e boa IA. Lembre-se, isso é um sistema IA que usa raciocínio simbólico em vez de aprendizado de máquina. Você precisaria apenas tentar programar o robô para agir de forma inteligente. Essa é a diferença entre um Roomba, que é programado apenas para evitar bater nas paredes, e um carro autônomo que realmente precisa entender as estradas. A maioria dos robôs atuais ainda são programados como Roomba e não aprendem como um carro autônomo. Isso é porque quando se está no mundo físico, o custo de cometer um erro é muito maior. Então se você quisesse criar um robô que distribui prescrição médica, o custo de cometer erros é muito grande. É por isso que muitos robôs têm a abordagem mais simples e ainda se beneficiam de sistemas simbólicos e da boa e velha IA.

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