Nesse robô capaz de aprender no próprio local, vi o futuro da inteligência artificial

Na semana passada, eu fui até um local a apenas 15 minutos de casa para ver robôs realizando coisas incríveis e impressionantes.

Visitei os escritórios em Cambridge, em Massachusetts, onde opera uma startup chamada Generalist AI, onde observei como os braços robóticos realizavam tarefas simples , como empilhar xícaras, colocar cubos em tigelas e coisas do gênero. Fiquei surpreso com a rapidez com que aprenderam a realizar as tarefas – parecia um ser humano de carne e osso.

Os braços dominaram uma série de tarefas após assistirem a um breve vídeo instrutivo e, o que é mais impressionante, sem treinamento específico para uma determinada tarefa. Um dos exemplos mais surpreendentes envolveu um robô que recebeu a instrução de, com a ajuda de uma pá e uma vassoura, varrer um cubo para dentro de uma tigela. Quando a escova foi removida do local, o robô se adaptou usando a pá como escova e empurrou o cubo para dentro da tigela.

Em outro exemplo, um robô bimanual assistiu a um vídeo no qual alguém abria o zíper de uma bolsa e retirava algumas notas de dinheiro dela. De boca ligeiramente aberta, observei como o robô abriu o zíper de outro tipo de bolsa e retirou as notas com cuidado. O mais surpreendente foi que, quando não conseguiu agarrar o dinheiro, ele alternou da pinça direita para a esquerda, a fim de obter um melhor ângulo de preensão. “Ha”, disse um dos engenheiros que estava por perto. “Ele nunca tinha feito isso antes.”

““É exatamente isso que realmente impressionou as pessoas no GPT-3”, disse-me o cofundador e diretor executivo da Generalist, Pete Florence, referindo-se ao revolucionário modelo de linguagem de grande escala da OpenAI, lançado em 2020. “Seria possível pegar esse modelo e simplesmente pedir que ele realizasse uma nova tarefa, e ele teria uma chance real de executá-la com sucesso.”

Parece que a empresa Generalist está se concentrando em ensinar aos seus robôs a física do mundo, o que é claramente inspirado pelo senso intuitivo de física que as pessoas demonstram desde a primeira infância. Isso poderia contribuir para a capacidade do modelo de transferir o que aprendeu em um cenário para outro. De fato, algumas apresentações da empresa me lembraram como as crianças improvisam e experimentam quando lhes mostram uma tarefa. Os pesquisadores frequentemente se surpreenderam com o que o robô decidia fazer — um deles, por exemplo, decidiu varrer objetos com uma banana quando a colocaram na frente do seu nariz. Isso pode parecer irrelevante, mas a inteligência física é algo que ainda falta em grande parte às máquinas, e a maneira como os bebês conhecem seu mundo de forma tão eficaz pode oferecer insights importantes para pesquisadores de inteligência artificial.