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Robótica

Robôs podem ser gente?

Redação do Site Inovação Tecnológica - 04/11/2003

Robôs podem ser gente

A cultura popular sempre se fez a seguinte questão: "Se os robôs se parecerem com humanos, andarem como humanos e falarem como humanos, eles seriam humanos?". É claro que a resposta é um sonoro não. Robôs não podem chorar e não sentem como os humanos, e isto é apenas parte do que os torna diferentes. Ainda que chips neurais tridimensionais como os da foto, tentem aproximá-los dos humanos.


Mas o que aconteceria se eles pudessem pensar como humanos?

Robôs inspirados na biologia não são apenas uma fascinação saída de filmes e de histórias em quadrinhos; eles estão sendo construídos por engenheiros e cientistas em vários laboratórios ao redor do mundo. Embora tenha sido dada muita ênfase ao desenvolvimento das características físicas dos robôs, tais como rostos ou músculos artificiais, engenheiros trabalhando do Grupo de Pesquisa Aplicada em Telerobótica, que funciona no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA, estão entre aqueles pesquisadores trabalhando para programar robôs com formas de inteligência artificial similares aos processos de pensamento humano.


O que acontecerá se eles conseguirem?

"Pela forma com que os robôs funcionam hoje, se algo dá errado, os humanos podem modificar seu código de programação e reiniciá-lo, esperando então que eventualmente tudo funcione." afirma o Dr. Barry Werger, da NASA. "O que nós esperamos conseguir é tornar os robôs mais independentes e capazes de ajustar sua própria programação."

Cientistas e engenheiros têm adotado vários enfoques para controlar robôs. Os dois extremos do espectro são chamados de "controle deliberativo" e "controle reativo." O controle deliberativo é o método tradicional e dominante de funcionamento de robôs, para o qual devem ser construídos mapas e outros tipos de modelos detalhados, que eles utilizam para planejar seqüências de ações com precisão matemática. O robô desempenha essas seqüências tal como um pirata com uma venda no olho procurando por seu tesouro enterrado: a partir do ponto A, ande 36 passos para o norte, daí 12 passos para o oeste, então quatro passos para o nordeste até o ponto X; aí está o ouro!

O lado negativo desse método é que, se algo interrompe o trajeto do robô (por exemplo, se o mapa estiver errado ou tiver poucos detalhes), o robô deve parar, fazer um novo mapa e um novo plano de ação. Esse processo de replanejamento pode ser tornar custoso se repetido ao longo do tempo. Também, para assegurar a segurança do robô, programas de back-up devem estar à disposição para abortar o plano se o robô encontrar uma rocha ou buraco não previstos que possamm atrapalhar sua jornada.

O enfoque reativo, por outro lado, não depende de mapas nem planos e foca-se na observação do ambiente em tempo real: diminua a velocidade se houver uma rocha à frente; escave se você encontrar um grande X no chão.

O grupo de Telerobótica da NASA, chefiado pelo Dr. Homayoun Seraji, concentra-se no "controle baseado no comportamento", o qual se fundamenta no lado reativo do espectro. O controle baseado em comportamento permite aos robôs seguir um plano, mas permanecendo atento ao inesperado e às características mutáveis do seu meio-ambiente: vire à esquerda quando vir uma rocha vermelha, desça toda a colina e escave próximo ao coqueiro; aí estará o ouro.

Controles baseados em comportamento dão aos robôs uma grande flexibilidade para adaptar seus planos ao seu meio-ambiente, da mesma forma que os humanos fazem. Isto apresenta um grande número de vantagens em exploração espacial, incluindo diminuir as demoras nas comunicações que resultam da operação de robôs exploradores em locais distantes da Terra.


Como eles conseguem fazê-lo?

O grupo do Dr. Seraji concentra-se em dois de muitos enfoques possíveis para implementar o controle baseado no comportamento: a lógica fuzzy e as redes neurais. A principal diferença entre os dois sistemas é que os robôs utilizando lógica fuzzy trabalham com um conjunto de conhecimentos que não progride, enquanto que os robôs com redes neurais iniciam sem qualquer conhecimento e aprendem ao longo do tempo.


Lógica Fuzzy

Robôs exploradores podem ser treinados por humanos em um ambiente de laboratório em tarefas como reconhecimento e movimento através de terrenos acidentados. O aprendizado pode então ser aplicado quando ele for colocado em um local remoto, tal como a superfície de Marte.

"A regras da lógica fuzzy são uma forma de expressar ações como um humano o faz, com linguística ao invés de comandos matemáticos; por exemplo, quando uma pessoa diz para outra 'Está quente aqui,' a outra pessoa entende que tanto pode abrir a janela como ligar o ar-condicionado. A primeira pessoa não falou para abrir a janela, mas ele ou ela conhece a regra como 'quando está quente, faça algo para manter o frio,'" explica o Dr. Seraji, que foi recentemente reconhecido como o autor mais publicado nos 20 anos de história do Journal of Robotic Systems.

Incorporando a lógica fuzzy à sua tecnologia mecatrônica, os robôs podem funcionar de uma forma humanística e responder a sinais visuais ou audíveis ou, no caso do exemplo anterior, ligar o ar-condicionado quando ele "achar" que a sala está quente.


Redes Neurais

Redes neurais são ferramentas que permitem aos robôs aprender de suas experiências, associar percepções com ações e se adaptar a situações ou ambientes não previstos.

"Os conceitos de 'interessante' e 'rochoso' são ambíguos por natureza, mas podem ser aprendidos utilizando redes neurais," explica o Dr. Ayanna Howard, especializado em inteligência artificial e criador de tecnologias inteligentes para aplicações espaciais. "Nós podemos treinar um robô para saber que, se ele encontrar superfícies rochosas, então o terreno é perigoso. Ou se a a superfície rochosa tiver características interessantes, então ela pode ter grande valor científico."

Redes neurais imitam o cérebro humano simulando uma grande rede de elementos simples, similares às células do cérebro, que aprendem com exemplos. Um robô funcionando com um sistema assim aprende de forma parecida com um bebê ou uma criança, apenas que de forma mais lenta.

"Nós podemos facilmente dizer a um robô que um quadrado é um objeto equilateral com quatro lados, mas como nós descrevemos um gato?" explica Werger. "Com redes neurais, nós podemos mostrar ao robô muitos exemplos de gatos e ele irá, mais tarde, ser capaz de reconhecer gatos em geral."

De forma parecida, uma rede neural pode "aprender" a classificar terrenos se um geólogo mostrar imagens de muitos tipos de terrenos e associá-los com nomes. Quando, mais tarde, a rede ver uma imagem de um terreno que ela nunca viu antes, poderá determinar se o terreno é perigoso ou seguro, baseando-se nas lições que recebeu.


Robôs para hoje e para amanhã

Com o contínuo avanço nas tecnologias robóticas, tais como o controle baseado em comportamento, as futuras missões espaciais poderão ser capazes de funcionar sem depender quase integralmente de comandos humanos. Nas residências, tecnologias similares já estão sendo utilizadas em muitas aplicações práticas tais como câmeras digitais, programas de computadores, lavadoras de louça, máquinas de lavar e motores de carro. Mesmo os correios utilizam redes neurais para ler endereçamentos escritos, classificando as correspondências segundo sua destinação.

"Isto significa que os robôs, num futuro próximo, irão pensar como humanos? Não," afirma o Dr. Werger. "Mas imitando técnicas humanas, poderá ser mais fácil comunicar-se com eles, eles poderão ser mais independentes e, em última instância, mais eficientes."



Fonte: NASA
Direitos sobre a tradução em português: www.inovacaotecnologica.com.br
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