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A maioria das manchetes sobre robôs segue um roteiro acquainted: 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 actual ainda lutam com flexibilidade básica. Desta vez parecia diferente.
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ELON MUSK PROVOCA UM FUTURO EXECUTADO POR ROBÔS
Os pesquisadores destacam o marco que mostra como um robô aprendeu 1.000 tarefas do mundo actual em apenas um dia. (Ciência Robótica)
Como os robôs aprenderam 1.000 tarefas físicas em um dia
Um novo relatório publicado na Science Robotics chamou nossa atenção porque os resultados parecem genuinamente significativos, impressionantes e um pouco perturbadores na melhor das hipóteses. A pesquisa vem de uma equipe de cientistas acadêmicos que trabalham em robótica e inteligência synthetic e aborda uma das maiores limitações da área.
Os pesquisadores ensinaram um robô a aprender 1.000 tarefas físicas diferentes em um único dia, usando apenas uma demonstração por tarefa. Estas não eram pequenas variações do mesmo movimento. As tarefas incluíam colocar, dobrar, inserir, agarrar e manipular objetos do cotidiano no mundo actual. Para a robótica, isso é um grande negócio.
Por que os robôs sempre aprenderam devagar
Até agora, ensinar tarefas físicas aos robôs tem sido dolorosamente ineficiente. Mesmo ações simples muitas vezes requerem centenas ou milhares de demonstrações. 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. Essa lacuna entre a aprendizagem humana e a aprendizagem robótica atrasou a robótica durante décadas. Esta pesquisa visa preencher essa lacuna.
O NOVO ROBÔ QUE PODERIA TRANSFORMAR AS TAREFAS EM 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)
Como o robô aprendeu 1.000 tarefas tão rápido
A inovação vem de uma maneira mais inteligente de ensinar robôs a aprender com demonstrações. Em vez de memorizar movimentos inteiros, o sistema divide as tarefas em fases mais simples. Uma fase concentra-se no alinhamento com o objeto e a outra trata da interação em si. Este método depende da inteligência synthetic, especificamente uma técnica de IA chamada aprendizagem por imitação, que permite aos robôs aprender tarefas físicas a partir de demonstrações humanas.
O robô então reutiliza o conhecimento de tarefas anteriores e aplica-o em novas tarefas. Essa abordagem baseada em recuperação permite que o sistema generalize em vez de começar do zero todas as vezes. Usando este método, denominado Transferência de Trajetória Multitarefa, os pesquisadores treinaram um braço robótico actual em 1.000 tarefas diárias distintas em menos de 24 horas de demonstração humana.
É importante ressaltar que isso não foi feito em uma simulação. Aconteceu no mundo actual, com objetos reais, erros reais e restrições reais. Esse detalhe é importante.
Por que esta pesquisa parece diferente
Muitos artigos sobre robótica parecem impressionantes no papel, mas desmoronam fora das condições perfeitas de laboratório. Este se destaca porque testou o sistema em milhares de implementações no mundo actual. O robô também mostrou que poderia lidar com novas instâncias de objetos que nunca tinha visto antes. Essa capacidade de generalizar é o que falta aos robôs. É a diferença entre uma máquina que repete e uma que se adapta.
AI VIDEO TECH FAST-TRACKS TREINAMENTO DE ROBÔ HUMANÓIDE
O braço do robô pratica movimentos cotidianos como agarrar, dobrar e posicionar objetos usando uma única demonstração humana. (Ciência Robótica)
Um problema de robótica de longa knowledge pode finalmente estar resolvido
Esta pesquisa aborda um dos maiores gargalos da robótica: a aprendizagem ineficiente a partir de demonstrações. Ao decompor tarefas e reutilizar o conhecimento, o sistema alcançou 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. Isso sugere que o futuro repleto de robôs de que falamos há anos pode estar mais próximo do que parecia há alguns anos.
O que isso significa para você
O aprendizado mais rápido muda tudo. Se os robôs precisarem de menos dados e menos programação, eles se tornarão mais baratos e mais flexíveis. Isso abre a porta para robôs trabalharem fora de ambientes rigidamente controlados.
No longo prazo, isso poderia permitir que robôs domésticos aprendessem novas tarefas a partir de demonstrações simples, em vez de códigos especializados. Também tem implicações importantes para a saúde, logística e produção.
De forma mais ampla, sinaliza uma mudança na inteligência synthetic. Estamos nos afastando de truques chamativos e adotando sistemas que aprendem de maneiras mais humanas. Não é mais inteligente que as pessoas. Apenas mais perto de como realmente operamos no dia a dia.
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Principais conclusões de Kurt
Robôs aprendendo 1.000 tarefas por dia não significa que sua casa terá um ajudante humanóide amanhã. Ainda assim, representa um progresso actual num problema que limitou a robótica durante décadas. Quando as máquinas começam a aprender mais como os humanos, a conversa muda. A questão muda do que os robôs podem repetir 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 você realmente confiaria em alguém para realizar em sua própria vida? Informe-nos escrevendo para nós em Cyberguy.com
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