Quando falamos em robôs, geralmente pensamos no básico, mesmo. Máquinas dependentes em grande parte da interação humana. Mesmo que montadoras e algumas empresas de grande porte já utilizem robôs em larga escala, ainda assim, tudo depende de programação, de um “ensino prévio”, digamos, o qual vem, é claro, dos seres humanos.
Mas o projeto Robo Brain, em desenvolvimento por um grupo formado pelo professor de ciência da computação Ashutosh Saxena em conjunto com pesquisadores das universidades de Cornell, Stanford e Brown, além da Universidade da California, em Berkeley, pode mudar isto tudo. Não em breve, é claro.
Trata-se de uma espécie de “sistema para o ensino de robôs”. Pode parecer estranho, claro, mas Saxena e seu grupo desde Julho passado estão realizando o download de informações para utilização no sistema. Já foram mais de 1 bilhão de imagens, 120 mil vídeos do Youtube e 100 milhões de documentos “how-to” e manuais.
O pessoal do projeto também possui seus próprios robôs, obviamente, e como parte do desenvolvimento mencionam já estarem treinando todos eles nos laboratórios. Os pesquisadores entendem que para serem realmente úteis, as máquinas precisam entender o comportamento humano e também como o mundo funciona. Temos aqui duas coisas bastante complexas, claro, até mesmo para nós, seres humanos.
Mas Ashutosh Saxen e seus colegas têm em meta a criação de um repositório gigante de conhecimento, o qual seria então armazenado em um formato robot-friendly, ou seja, um formato amigável para robôs. Um formato que eles sejam capazes de compreender e do qual possam fazer uso quando precisarem. Por exemplo, um robô que não saiba dirigir pode acessar a rede e, então, baixar os conhecimentos necessários (um exemplo rudimentar, claro, além de representar algo ainda, creio, bastante distante).
“Nossos laptops e celulares tem acesso à toda a informação que queremos. Se um robô encontra uma situação que não viu antes, ele pode consultar a Robo Brain na nuvem“, disse Saxena.
O tal “cérebro robô”, o sistema, é quem fará o trabalho árduo, através do processamento de imagens e da posterior detecção de objetos nas mesmas; claro, a fim de transformar os resultados em algo que seja robot-friendly, posteriormente. Além disso, a ideia é que o sistema seja capaz de realizar conexões entre vídeos, imagens e texto, realmente “entendendo o que acontece”, chegando ao ponto de ser capaz de reconhecer objetos e suas formas de utilização.
Tudo isto em conformidade com os humanos, com a maneira como nos comportamos e também conforme nossa linguagem (imagino as prováveis dificuldades que aparecerão aqui, devido aos inúmeros idiomas existentes – pelo menos caso se deseje “fugir” do inglês”).
Um dos exemplos fornecidos pelos responsáveis pelo projeto nos dá uma ideia de onde eles querem chegar. Eles citam um robô se deparando com uma caneca de café. Até aí tudo bem. Mas com o “cérebro robô” disponível na nuvem, este tal robô poderia então dele fazer uso e descobrir tanto o que é o objeto quanto para que ele serve. Ele pode descobrir que a caneca pode armazenar líquidos.
Este robô também poderia aprender, logo em seguida, que aquela caneca pode ser pega com a mão, além de descobrir as posições corretas para manuseio, quando ela estiver cheia e vazia.
O Robo Brain utiliza algo que os cientistas chamam de “structured deep learning”, ou “aprendizado estruturado profundo”, onde a informação é armazenada em vários níveis. Segundo o exemplo fornecido: uma cadeira pertence a um grupo de cadeiras, e um nível acima, temos a informação de que cadeiras são móveis.
Então, sentar é uma ação possível em tais objetos, nas cadeiras. Aqui teríamos, quem sabe, o início de um aprendizado. Mas há um “problema”, entretanto (pelo menos para os robôs): nós podemos sentar não somente em cadeiras, mas também em sofás, em banquetas, no chão, etc. Mas tudo bem, por enquanto.
“O cérebro de um robô armazena o que ele aprende de uma maneira que os matemáticos chamam ‘modelo Markov’, o qual pode ser representado graficamente como um conjunto de pontos conectados por linhas (formalmente chamados de nós e arestas).
Os nós podem representar objetos, ações ou partes de uma imagem, e a cada um é atribuída uma probabilidade – o quanto você pode variá-la e ela ainda continuar correta. Em busca de conhecimento, o cérebro de um robô cria suas próprias cadeias e busca por uma na base de conhecimento que esteja dentro desses limites de probabilidade“.
O Robo Brain terá seus próprios professores, e o site exibirá as coisas já aprendidas. Visitantes serão capazes de contribuir, inclusive com correções. O projeto conta com o apoio de diversas empresas e organizações de peso, como por exemplo Google, Microsoft e Qualcomm.
Ashutosh Saxena exibiu o projeto em Julho passado, em uma conferência de robótica e ciência, em Berkeley. Percebemos claramente que a ideia, aqui, é não só fazer com que os robôs aprendam, mas também melhorar sua interação com os humanos (algo até mais difícil, eu diria), torná-los mais úteis, mais complexos, mais versáteis. E este tem de ser um dos principais objetivos, senão o principal, claro, pois em caso contrário o projeto perde seu sentido.
Além disso, o Robo Brain residirá na nuvem, e será acessível por, teoricamente, qualquer robô. Isto poderá acabar formando uma rede ainda maior de “conhecimento robótico”, com máquinas do mundo todo enviando, baixando e compartilhando conhecimento, ajudando o sistema como um todo a ficar melhor, a “engrossar”, a ganhar novo e melhor conteúdo, talvez, com uma velocidade absurda (dependendo do nível de adoção, claro, e até mesmo por parte de empresas). E os riscos? Bem, vamos deixá-los para mais adiante.
Através do projeto as máquinas serão capazes de baixar qualquer informação quando necessário (desde que esta esteja disponível na rede, clar0), e também poderão contribuir. O site do projeto permitirá que pessoas também contribuam. Onde isto tudo vai parar, se é que vai parar, ou se é que vai começar a andar de verdade, ninguém sabe. Mas dê uma olhada no site do Robo Brain:
