Em meio a todos os avanços impressionantes que a inteligência artificial (IA) fez, há uma limitação fundamental que ainda não foi superada: o seu confinamento ao mundo digital.
Esta limitação deu origem a uma procura crescente por um novo paradigma em IA, que possa efetivamente colmatar a lacuna entre a inteligência digital e a interação no mundo real.
Neste artigo, exploraremos o conceito de IA incorporada, destacando as limitações da IA convencional e as inúmeras vantagens de adotar a IA incorporada.
As limitações da IA digital
A base de nossas habilidades cognitivas como humanos reside na incorporação física de nossos cérebros em nossos corpos. Essa conexão física nos permite interagir diretamente com o mundo externo.
Em total contraste, a maioria dos sistemas de IA contemporâneos existem puramente em formato digital, desprovidos de presença física e sem aquela ligação imediata com a realidade tangível que habitamos.
Embora estes sistemas desencarnados ou digitais de IA tenham apresentado capacidades notáveis no domínio digital, inevitavelmente encontram limitações ao compreender e interagir com o mundo físico. Aqui estão algumas dessas limitações:
Falta de presença física
Os sistemas digitais de IA são essencialmente linhas de código, algoritmos e dados. Embora sejam excelentes no processamento de informações e na resolução de problemas complexos no domínio digital, faltam-lhes os dados sensoriais e a presença física necessários para uma interação significativa no mundo real.
Consciência Ambiental Limitada
Compreender as complexidades do mundo físico representa um desafio para os sistemas digitais de IA devido à ausência de experiências sensoriais, como visão, toque ou som. Consequentemente, eles lutam para navegar e responder com eficácia às situações do mundo real.
Compreensão Contextual
No mundo físico, o contexto desempenha um papel crucial. No entanto, os sistemas digitais de IA, que dependem principalmente de dados e algoritmos, enfrentam frequentemente desafios na compreensão do contexto. Consequentemente, enfrentam dificuldade em compreender detalhes subtis e em fazer julgamentos informados com base na consciência situacional.
Dependência de dados
A IA digital depende fortemente de dados históricos, o que pode reduzir a sua adaptabilidade a circunstâncias imprevistas. Esta abordagem centrada em dados pode restringir a sua capacidade de responder eficazmente em ambientes dinâmicos e em constante mudança do mundo real.
O que é IA incorporada?
A IA incorporada oferece uma solução promissora para estas limitações, criando sistemas de IA que podem interagir com o mundo real, tal como os humanos fazem. Embora a IA tradicional opere exclusivamente no domínio digital, a IA incorporada visa preencher a lacuna entre a IA digital e as aplicações do mundo real.
Está enraizado no conceito de “cognição incorporada”, o que sugere que a inteligência não emana apenas do cérebro, mas também emerge da forma como o corpo interage com o ambiente. Portanto, as formas físicas e as habilidades sensoriais são cruciais na IA incorporada.
Para conseguir isso, os sistemas de IA incorporados integram uma série de sensores, incluindo câmeras, microfones e sensores de toque, refletindo como os humanos dependem de seus sentidos para perceber o mundo.
Além disso, estes sistemas de IA estão equipados com atuadores como rodas e articulações motorizadas, permitindo-lhes interagir fisicamente e manipular o seu ambiente, tal como usamos os nossos corpos para navegar e interagir com o mundo que nos rodeia.
Desenvolvimentos recentes de IA incorporada de ponta
Inovações recentes na IA incorporada enfatizaram ainda mais o seu potencial. Aqui estão alguns avanços notáveis:
Neo da OpenAI
OpenAI introduziu Neo, um robô alimentado por IA que combina inteligência digital com um corpo físico. Neo se destaca em tarefas industriais e assistência doméstica, apresentando autonomia, mobilidade e um design leve que estabelece novos padrões em IA incorporada.
Arena Alexa da Amazon
Arena Alexa da Amazon é uma plataforma de IA incorporada que facilita a interação humana-robô perfeita. Ele permite que os usuários se comuniquem com robôs virtuais usando linguagem natural e os auxilia na execução de diversas tarefas.
Esta plataforma se concentra no desenvolvimento de modelos avançados de IA. Oferece recursos valiosos, incluindo código, conjuntos de dados e cenas, para apoiar o desenvolvimento de IA, agindo assim como um catalisador para o avanço da IA incorporada e da colaboração homem-robô.
VC-1 da Meta
Meta revelou VC-1, um córtex visual artificial inspirado na capacidade do córtex visual humano de traduzir visão em ação. Treinado por meio de vídeos de tarefas cotidianas, o VC-1 se destaca em 17 tarefas sensório-motoras em ambientes virtuais, superando seus antecessores.
Coordenação adaptativa de habilidades sensório-motoras (ASC)
Meta introduziu um Coordenação adaptativa de habilidades sensório-motoras (ASC) abordagem para agentes de IA incorporados. Esta inovação permite-lhes adaptar-se a ambientes em mudança, mesmo em perturbações inesperadas. Impressionantemente, o ASC alcançou uma notável taxa de sucesso de 98% em tarefas complexas que envolvem mobilidade e manipulação de robôs em ambientes reais.
Teoria de controle do MIT e Stanford e fusão de aprendizado de máquina
Pesquisadores do MIT e da Universidade de Stanford desenvolveram um sistema inteligente abordagem para permitir que robôs como drones e carros autônomos lidem com situações desafiadoras de maneira eficaz.
A combinação da teoria de controle com o aprendizado de máquina permite que esses robôs aprendam como se mover sem a necessidade de instruções separadas. Apesar dos dados mínimos, este método revela-se altamente eficiente, tornando-o ideal para situações onde a adaptação rápida é crucial.
Ensinando Robôs com Feedback do Usuário
O MIT, em colaboração com parceiros, simplificou o processo de ensinando robôs. Quando um robô encontra uma falha, o sistema gera explicações contrafactuais, como sugestões de ações alternativas que poderiam ter levado ao sucesso.
Os usuários então fornecem feedback sobre o motivo da falha do robô, e o sistema utiliza esse feedback para melhorar o desempenho do robô. Essa abordagem reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para ensinar novas tarefas aos robôs, tornando-a ideal para robôs de uso geral que auxiliam pessoas idosas ou pessoas com deficiência.
Casos de uso de IA incorporada
A IA incorporada provou sua eficácia em um conjunto diversificado de cenários do mundo real. Algumas das principais aplicações práticas são:
Veículos Autônomos
Carros e drones autônomos aproveitam a IA incorporada para detectar e navegar em seus ambientes com segurança. Essa tecnologia é essencial para tornar o transporte mais eficiente e reduzir acidentes.
Fabricação e Montagem
Robôs equipados com recursos de IA incorporados melhoram os processos de fabricação, automatizando tarefas repetitivas e complexas. Isso leva ao aumento da eficiência da produção. É uma história semelhante na agricultura.
Assistência médica
A IA incorporada é fundamental para auxiliar os profissionais médicos em vários aspectos, incluindo cirurgia, reabilitação, atendimento ao paciente e companheirismo.
Busca e resgate
Drones e robôs equipados com IA incorporada navegam em áreas atingidas por desastres para localizar sobreviventes e avaliar a segurança do ambiente. Esta tecnologia é inestimável em emergências.
Exploração espacial
A IA incorporada é crucial em missões espaciais para exploração planetária e manutenção de naves espaciais. Permite a tomada de decisões autônoma em ambientes remotos e desafiadores.
Exoesqueletos
Os exoesqueletos motorizados, que auxiliam indivíduos com dificuldades de mobilidade ou melhoram as capacidades físicas dos trabalhadores industriais, dependem da IA incorporada para um funcionamento ideal.
Desafios para dar vida à IA incorporada
Embora o potencial da IA incorporada seja vasto, ela apresenta desafios. Aqui estão alguns dos obstáculos que pesquisadores e desenvolvedores estão trabalhando para superar:
Realismo Sensorial
Criar uma IA que detecte como os humanos, com percepção de profundidade e feedback tátil, continua a ser uma tarefa complexa, apesar dos avanços em câmeras e microfones.
Navegação no mundo real
A adaptação a ambientes em constante mudança, incluindo condições climáticas e obstáculos, representa um desafio significativo para a IA incorporada.
Segurança e Ética
Garantir que os sistemas de IA incorporados operem de forma segura e ética, respeitando a privacidade e evitando danos, é crucial para uma adoção generalizada.
Complexidade vs. Escalabilidade
Equilibrar a complexidade das tarefas com escalabilidade e economia é um desafio persistente.
Eficiência energética
Encontrar o equilíbrio certo entre desempenho e consumo de energia é vital, especialmente para veículos autónomos e drones.
O resultado final
A IA incorporada representa uma mudança fundamental na inteligência artificial, abordando as limitações da IA digital tradicional. Ao integrar corpos físicos e capacidades sensoriais em sistemas de IA, a IA incorporada permite interações e aplicações no mundo real em vários setores.
Desenvolvimentos recentes de organizações como OpenAI, Amazon, Meta e MIT sublinham o potencial transformador da IA incorporada na robótica, sistemas autónomos, cuidados de saúde, exploração espacial e muito mais.
Estas inovações anunciam uma nova era em que a IA preenche perfeitamente a lacuna entre os mundos digital e físico, oferecendo capacidades e versatilidade melhoradas.