Os robôs do Facebook aprendem sozinhos e mais rápido que nunca

O Facebook não vende robôs. E não planeja fazer isso. Mas seus pesquisadores usam muitos. O motivo é que trabalhar com robôs ajuda a desenvolver ferramentas de inteligência artificial mais eficientes que lhe permita controlar discursos de ódio ou a desinformação na rede social.

A empresa afirma no blog corporativo que suas máquinas são cada vez mais inteligentes e rápidas. E que aprendem sozinhas. O gigante das redes sociais trabalha com cientistas da computação de várias universidades (incluindo Nova York e Berkeley) para reduzir o tempo que levam para ensinar a um braço de um robô como pegar objetos após dezenas de tentativas, em vez de centenas ou milhares.

A empresa não está em seus melhores momentos. Pelo menos do ponto de vista da imagem. Lançou mão da inteligência artificial para monitorar a violência extremista, o discurso do ódio e a desinformação em sua plataforma. A empresa diz estar progredindo, mas admite que ainda vai levar anos para que existam sistemas autônomos capazes de bloquear de maneira confiável tal conteúdo. "O bom da robótica é que ocorre em tempo real, no mundo real", disse recentemente à Bloomberg Antoine Bordes, diretor dos laboratórios de pesquisa de inteligência artificial da empresa.

O fato é que o Facebook conseguiu avançar muito no desenvolvimento da inteligência artificial. Tanto que afirma ter desenvolvido numerosos robôs de aprendizagem autônoma, um hexapoda que aprendeu a andar sozinho, um braço articulado que explora o ambiente movido pela curiosidade e um robô com sensores táteis para interagir com o ambiente.

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A aplicação desses métodos de aprendizagem por reforço autônomo – em inglês, reinforcement learning – deu origem a um robô de seis pernas capaz de aprender de forma autônoma a caminhar, sem qualquer instrução ou comando externo, e sem ter informações sobre suas habilidades ou sobre o entorno.

O processo depende dos sensores localizados nas articulações das pernas do robô e de um algoritmo de aprendizagem por reforço autônomo. O robô coleta informações com as quais otimiza o modelo para atingir seu objetivo, e com o tempo melhora seu desempenho.

A complexidade está no fato de que o robô tem de levar em conta seu equilíbrio, sua localização no espaço e sua localização geográfica, e o ruído gerado pelos sensores dificulta a estimativa e a precisão dos estímulos coletados.

A equipe FAIR (Facebook Artificial Intelligence Researchers) desenvolveu esses experimentos para obter um robô capaz de aprender a se movimentar sozinho com o mínimo de interações possíveis e que o processo de automação se reduza a algumas horas, em vez de dias ou semanas.

Por fim, de acordo com a Europa Press, o método de aprendizagem autônoma também foi aplicado a um terceiro robô para que, por meio do tato, seja capaz de executar sua tarefa se um objeto dificulta sua visão. Para fazer isso, foram empregados um modelo preditivo de vídeo e um mapa de alta dimensão fornecidos por um sensor tátil de alta resolução, para que o robô decida qual é a sequência ideal de ações para executar uma tarefa específica. Com esse método de previsão, o robô conseguiu executar várias tarefas, como girar uma bola, mover um joystick e identificar um dado de 20 faces.