Robótica

Robô, conhece-te a ti mesmo

Robô autoconsciente
Imagem temporizada do robô assumindo múltiplas posições para tentar conhecer a si mesmo e detectar a peça defeituosa (em vermelho). [Imagem: Robert Kwiatkowski/Columbia Engineering]

Máquinas autoconscientes

Robôs autoconscientes têm animado a ficção científica há décadas, mas trazê-los para a realidade tem-se mostrado um desafio distante - para o alívio de alguns e o desespero de outros.

Agora, engenheiros da Universidade de Colúmbia, nos EUA, acreditam ter dado um passo importante para a criação de uma inteligência artificial autoconsciente incorporada em um robô.

Robert Kwiatkowski e Hod Lipson criaram um robô que aprende o que ele próprio é, com zero conhecimento prévio de física, geometria ou dinâmica de motores.

Ter consciência de si mesmo, do seu corpo, é essencial para os seres humanos, permitindo que eles se imaginem em lugares e situações, planejando cenários futuros ou aprendendo com experiências passadas e refletindo sobre o que deu certo ou errado. Logo, o mesmo deve ser válido para os robôs, sobretudo para "robôs que se pretendam" autoconscientes.

Inicialmente o robô não sabe nada de si mesmo - não sabe se é uma aranha, uma cobra ou um braço -, sem qualquer ideia ou dica de qual é a sua forma.

Após um breve período de aprendizado hesitante - e cerca de um dia de computação intensiva - o robô cria uma autossimulação, um autorretrato, com uma descrição muito boa de si mesmo.

O robô pode então usar esse autossimulador internamente para se adaptar a diferentes situações, lidando com novas tarefas, incluindo detectar e reparar danos em seu próprio corpo.

Robótica Autoconsciente: Robô, conhece-te a ti mesmo
Tarefas feitas pelo robô sem programação de posicionamento. [Imagem: A. Kitterman/Science Robotics]

Robô adquirindo consciência

Até hoje, os robôs têm operado a partir de modelos explícitos fornecidos pelos humanos. "Mas, se quisermos que os robôs se tornem independentes, se adaptem rapidamente a cenários imprevistos por seus criadores, é essencial que eles aprendam a se simular," disse o professor Hod Lipson, que vem há algum tempo tentando decifrar os mistérios biológicos para impulsionar a inteligência artificial.

Inicialmente, o robô se move aleatoriamente, coletando aproximadamente mil trajetórias, cada uma com cem pontos no espaço tridimensional. O programa que o controla então usa o aprendizado profundo, uma técnica de aprendizado de máquina, para criar um modelo de si mesmo.

Os primeiros modelos automáticos se mostraram bastante imprecisos e o robô não sabia o que era ou como suas juntas estavam conectadas. Mas, depois de 35 horas de treinamento, o automodelo tornou-se consistente com o robô físico com uma margem de erro de quatro centímetros.

A equipe então o colocou para fazer uma tarefa de pegar e posicionar uma peça em um sistema de circuito fechado. Isto permitiu ao robô recalibrar sua posição original entre cada passo ao longo da trajetória. Baseando-se inteiramente no modelo interno recalibrado de si mesmo, ele foi capaz de agarrar objetos em locais específicos e depositá-los em um receptáculo com 100% de sucesso.

Mesmo em um sistema de circuito aberto, que envolve a execução de uma tarefa inteiramente baseada no modelo interno, sem nenhum feedback externo, o robô foi capaz de concluir a tarefa de pegar e soltar com uma taxa de sucesso de 44%. "É como tentar pegar um copo de água com os olhos fechados, um processo difícil até para os humanos," observou Kwiatkowski.

O self robótico também foi usado para outras tarefas, como escrever texto usando um marcador.

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À esquerda, o robô original e sua simulação. À direita, o robô com a "prótese" defeituosa e seu novo modelo, ligeiramente pior. [Imagem: Kwiatkowski/Lipson (2019)]

Manuseie com cuidado: Robôs filósofos

Finalmente, para testar se o automodelo poderia detectar danos a si mesmo, os pesquisadores imprimiram em 3D uma peça deformada e a instalaram no robô. Ele foi capaz de detectar a mudança e retreinar seu automodelo. O novo modelo automático permitiu que o robô retomasse suas tarefas de coleta com uma perda pequena de desempenho.

Lipson e Kwiatkowski estão cientes das implicações éticas de sua pesquisa. "A autoconsciência levará a sistemas mais resilientes e adaptativos, mas também implica alguma perda de controle. É uma tecnologia poderosa, mas deve ser manuseada com cuidado," ressalvam eles.

Eles, contudo, não pretendem parar por aí. A dupla anunciou que já está investigando se os robôs podem modelar não apenas seus próprios corpos, mas também suas "mentes" - o funcionamento do seu software e seus algoritmos genéticos - e se os robôs podem pensar sobre o pensamento.

Bibliografia:

Task-agnostic self-modeling machines
Robert Kwiatkowski, Hod Lipson
Science Robotics
Vol.: 4, Issue 26, eaau9354
DOI: 10.1126/scirobotics.aau9354




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