Tá certo. Todo mundo já viu as fábricas de automóveis cheias de robôs. Faz anos. A Tesla é a mais impressionante. Viu também alguns Centros de Distribuição e Logística mais avançados com robôs fazendo maravilhas, pegando aqui e colocando ali as mercadorias para distribuição.
Todos esses robôs são super cuti-cuti, mas burrinhos de dar dó. Otimizam barbaramente a produtividade em tudo o que fazem, se comparados com qualquer recurso humano. Mas são especialistas só naquilo. Tarefas únicas e repetitivas sem fim. Ponto.
Isso é claramente um limite, porque essas máquinas, em tese (e agora e cada vez mais na prática) poderiam ir muito mais longe e fazer muito mais.
Pois a confluência da Inteligência Artificial e da visão computacional com os robôs está começando a transformar esse ambiente e estamos na ante-sala de um salto que poderá ser enorme no avanço da AI Robotic, a robótica com inteligência. Artificial, mas inteligência, anyway.
Nos últimos sessenta anos, tivemos robôs fisicamente capazes das tarefas que descrevi acima. Já os robôs de IA são capacitados com modelos e visão de IA sofisticados. Eles podem ver, aprender e reagir para tomar a decisão certa, com base na situação que enfrentam em dado momento.
Trata-se de uma espécie de revolução silenciosa essa, porque se dá em áreas não tão expostas ao público, como drones de logística, automação agrícola, hospitais e centros de reciclagem, áreas fundamentalmente de infra-estrutura.
Todas essas áreas têm grande impacto em nossas vidas, mas não vemos com clareza e, por isso, não sabemos claramente que estão lá, nos atendendo silenciosamente.
Como explica Pieter Abbeel, professor de engenharia elétrica e ciência da computação na Universidade da Califórnia, Berkeley, onde também é diretor do Berkeley Robot Learning Lab e codiretor do Berkeley AI Research lab, em entrevista a ZDNET: “Dar aos robôs o dom da visão muda completamente tudo o que é possível em robótica. A Visão Computacional, a área de IA preocupada em fazer computadores e robôs verem, passou por uma transformação noturna nos últimos 5 a 10 anos – graças ao Deep Learning. Deep Learning treina grandes redes neurais (com base em exemplos) para fazer o reconhecimento de padrões; neste caso, o reconhecimento de padrões permite entender o que está onde nas imagens. E o Deep Learning, é claro, está fornecendo recursos além da visão. Ele permite que os robôs também aprendam quais ações devem ser executadas para concluir uma tarefa, por exemplo, selecionar e embalar um item para atender a um pedido online, por exemplo”.
Ainda vai demorar um tempinho para vermos essa revolução com nossos próprios olhos, dentro de casa. Mas como prevê o professor Abbeel, “em breve, a maioria dos itens em nossa casa terá sido tocada por um robô pelo menos uma vez antes de chegar até nós”.
Não estamos vendo, mas essa revolução já está entre nós.
