Torba Azenha
Os robôs são ensinados a executar tarefas através de dois métodos: aprender a partir de demonstração, em que eles assistem a uma tarefa sendo feita para replicá-la, ou através de técnicas de planejamento de movimento, que exigem um programador para especificar uma tarefa, metas e restrições.
Os 2 métodos têm inconvenientes. Os robôs que aprendem com a demonstração não podem transferir facilmente o que aprenderam para outra situação e permanecerem precisos. Por outro lado, os sistemas de planejamento de movimento podem se adaptar a essas mudanças, mas demoram muito tempo, pois precisam ser codificados manualmente por programadores especialistas.
Pesquisadores do Laboratório de Informática e Inteligência Artificial do MIT (MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – CSAIL) desenvolveram agora um sistema que junta as duas técnicas: o C-LEARN, que permite que não-codificadores ensinem a robôs uma série de tarefas simplesmente fornecendo algumas informações sobre como os objetos são manipulados e depois mostrando ao robô uma única vez. Esta abordagem é muito semelhante à forma como os seres humanos aprendem. Ver como algo é feito e conectá-lo ao que já sabemos.
Para avaliar o impacto que causará este novo método, basta imaginarmos, num futuro muito próximo, todos os robôs conectados à nuvem: quando um deles aprende alguma coisa, todos os outros, instantaneamente, terão o mesmo conhecimento.
Conheça um pouco mais do C-LEARN no vídeo do CSAIL:
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