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Tecnologia
Domingo - 30 de Outubro de 2011 às 17:33

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Robôs com inteligência artificial avançada são capazes de vencer um campeão de xadrez, mas têm dificuldade para executar tarefas tão simples quanto preparar uma tigela de cereal com leite.

Cientistas começaram a resolver isso dando um passo atrás: implantaram nos robôs inteligência humana, "natural", capturada via web, com ajuda de internautas.

  Editoria de Arte/Folhapress  

A abordagem se baseia no uso de autômatos que aprendem por demonstração: uma pessoa guia a máquina em uma determinada tarefa, e depois ela repete o que o usuário fez. A ideia surgiu há três décadas, mas problemas práticos impediam o progresso.

"A coisa mais difícil para os robôs é entender o que os humanos querem deles", explica Chad Jenkins, da Universidade Brown, de Rhode Island (EUA), um dos cientistas que têm aprimorado o aprendizado robótico.

É por causa da dificuldade de comunicação, em parte, que robôs versáteis como Rosie, a babá do desenho "Os Jetsons", só existem na ficção. O treino por demonstração só funciona se o robô cumpre a tarefa sob as exatas condições de aprendizado.

Se colocamos uma jarra de leite, uma caixa de cereal e uma tigela numa mesa, podemos ensinar um robô a despejar cereal e leite na tigela. Ao mudarmos os objetos de posição, porém, o autômato fica incapaz de repetir a tarefa sem emporcalhar a mesa.

Cientistas como Wolfgang Ertel, da Universidade de Ciências Aplicadas de Ravensburg em Weingarten, na Alemanha, têm conseguido superar esse problema projetando novos tipos de algoritmo, a "mente" matemática dos autômatos. Kate, a robô criada pelo grupo, é capaz de localizar uma xícara em uma mesa, posicioná-la numa cafeteira e ligar a máquina.

Repetindo a demonstração e mudando a posição do objeto algumas vezes, a robô "entende" o desejo do pesquisador. Ertel recebeu agora uma verba de € 2 mihões para continuar o projeto e tentar fazer Kate realizar tarefas mais complexas.

Alguns movimentos, porém, são tão difíceis para um robô que exigem centenas de repetições da demonstração. Nos EUA, Jenkins resolveu esse problema com o crowdsourcing, a prática que divide atribuições trabalhosas em uma multidão de pequenas tarefas via internet.

Bastou conectar o robô à web e deixá-lo à disposição de quem estivesse disposto a contribuir com o aprendizado do autômato. Deu certo: o cientista já conseguiu ensinar um pequeno robô a navegar em um labirinto.






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