Um robô criado por engenheiros da Columbia Engineering aprendeu a compreender-se a si próprio e não ao ambiente que o rodeia.
A nossa perceção do corpo nem sempre é correta ou realista, como qualquer atleta ou pessoa consciente da moda sabe, mas é um fator crucial nos comportamentos perante a sociedade.
O cérebro prepara-se continuamente para o movimento enquanto joga à bola ou se veste para que possa mover o seu corpo sem bater, tropeçar, ou cair.
Uma equipa da Columbia Engineering revelou agora que desenvolveu um robô, que, pela primeira vez, pode apreender um modelo do seu corpo inteiro a partir do zero — sem qualquer ajuda humana.
Num artigo publicado em Julho na Science Robotics, os investigadores explicam como o seu robô construiu um modelo cinemático de si mesmo e como utilizou esse modelo para planear movimentos, atingir objetivos, e evitar obstáculos numa série de cenários.
De acordo com a Scitech Daily, o robô observa-se a si próprio como uma criança a explorar-se a si própria numa sala de espelhos.
Os investigadores colocaram um braço robótico dentro de um círculo de cinco câmaras de vídeo em fluxo contínuo. O robô observava-se a si próprio através das câmaras enquanto se ondulava livremente.
O robô balançou e contorceu para aprender exatamente como o seu corpo se movia em resposta a vários comandos motores.
Após cerca de três horas, o robô parou. A sua rede neural interna profunda tinha terminado de aprender a relação entre as ações motoras do robô e o volume que este ocupava no seu ambiente.
“Estávamos realmente curiosos para ver como o robô se imaginava”, explica Hod Lipson, professor de engenharia mecânica e diretor do Laboratório de Máquinas Criativas da Columbia. “Mas não se pode simplesmente espreitar para uma rede neural, é uma caixa negra”.
Após os investigadores terem lutado com várias técnicas de visualização, a auto-imagem emergiu gradualmente.
“Era uma espécie de nuvem cintilante que parecia engolir o corpo tridimensional do robô”, disse Lipson. “À medida que o robô se movia, a nuvem cintilante seguia-a suavemente”.
O auto-modelo do robô apresentava uma precisão de cerca de 1% do seu espaço de trabalho.
A capacidade dos robôs para se modelarem a si próprios sem serem assistidos por engenheiros é importante por muitas razões — não só poupa trabalho, como também permite ao robô acompanhar o seu próprio desgaste, e até detetar e compensar os danos.
Os autores sustentam que esta capacidade é importante uma vez que precisamos de sistemas autónomos para sermos mais auto-suficientes. Um robô de fábrica, por exemplo, poderia detetar que algo não está a mover-se corretamente, e compensar ou pedir assistência.
“Nós, humanos, temos claramente noção de nós próprios”, explicou o primeiro autor do estudo, Boyuan Chen, que liderou o trabalho e é agora professor assistente na Universidade Duke. “Feche os olhos e tente imaginar como o seu próprio corpo se moveria se realizasse alguma ação, tal como esticar os braços para a frente ou dar um passo para trás.
Algures dentro do nosso cérebro temos uma noção de nós próprios, um modelo que nos informa qual o volume do nosso ambiente imediato que ocupamos, e como esse volume muda à medida que nos movemos”.
Auto-consciencialização nos robôs
O trabalho faz parte de uma pesquisa de décadas de Hod Lipson para encontrar formas de conceder aos robôs alguma forma de auto-consciencialização.
“A auto-modelagem é uma forma primitiva de auto-consciencialização“, explicou. “Se um robô, animal, ou humano, tiver um modelo de auto-modelo preciso, pode funcionar melhor no mundo, pode tomar melhores decisões, e tem uma vantagem evolutiva”.
Os investigadores estão conscientes dos limites, riscos e controvérsias em torno da concessão de maior autonomia às máquinas através da auto-consciencialização.
Lipson admite que o tipo de auto-consciencialização demonstrada neste estudo é, como ele observou, “trivial em comparação com a dos humanos, mas é preciso começar por algum lado. Temos de ir devagar e com cuidado, para podermos colher os benefícios enquanto minimizamos os riscos”.
