Cog: Este robô é um bebê

Flávio Dieguez

Ele não foi projetado para executar nenhum tipo de tarefa prática. Não vai substituir operários, não vai consertar satélites no espaço, nem realizar microcirurgias nos hospitais. Ele não faz coisa nenhuma. Está sendo construído com um único objetivo: ser capaz de aprender. Seus criadores esperam que ele tenha um comportamento equivalente ao de um recém-nascido. Só por isso, essa já é a mais ousada experiência tentada pela robótica. Cog, como foi batizado, recebe ensinamentos de uma figura materna, uma mulher de verdade, e está programado para reconhecê-la. Por enquanto, Cog é inútil como um recém-nascido. Mas, se abrir caminho para que as máquinas possam aprender e a desenvolver suas inteligências artificiais, terá sido tão essencial como uma criança.

Metais, fios, vidros, plásticos e borrachas era tudo o que havia no princípio. Essa matéria-prima virou câmeras de vídeo, microfones, motores, engrenagens, fios e circuitos eletrônicos. E essas partes, depois de montadas, exercem as funções de órgãos e membros do corpo humano: olhos, ouvidos, braços etc. É assim que Cog vai ser — o robô mais próximo de uma criatura humana já projetado.

A semelhança não é física, evidentemente, mas de conteúdo, ou melhor, de desenvolvimento. Os outros robôs só fazem o que mandam as instruções previamente embutidas em sua memória, mas Cog vai ser diferente. Programado apenas para executar as operações mais simples, como erguer os braços ou girar o corpo, ele nasceu para ser capaz de aprender. A pretensão é grande: a equipe do Laboratório de Inteligência Artificial do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), na cidade de Cambridge, Estados Unidos, quer que Cog reproduza o processo de aprendizado de um bebê.

“Não sabemos exatamente como será o aprendizado de Cog”, diz a roboticista Lynn Andrea Stein, chefe da equipe. Antes de mais nada, ele tem de controlar o próprio corpo. Como fazem os bebês. Eles começam com as capacidades motoras, mexendo as mãos e treinando os movimentos dos olhos. Cog, aliás, já tem um certo domínio dos “olhos”: pode dirigir suas câmeras para acompanhar uma bola em movimento, por exemplo.

Mas Lynn conta que só daqui a algum tempo ele deve começar a calibrar todos os seus motores internos. Aí, pode ter melhor “noção” de suas habilidades. Os bebês também começam mexendo os braços sem muita coordenação. Só mais tarde, descobrem como esticar o braço com precisão. Cog vai pela mesma trilha. Até uma “mãe” Cog terá. Será uma instrutora encarregada de ensiná-lo e estimulá-lo a aprender, que ele será capaz de reconhecer visualmente. “Provavelmente Cog irá procurar atrair a atenção da mãe mexendo os braços, mais ou menos como os bebês de verdade choram”, supõe Daniel Bennet, filósofo e membro da equipe.

Após dez anos de aprendizado, deve ter os mesmos conhecimentos — ou a mesma capacidade cognitiva — que um bebê de seis meses. Você pode achar pouco, mas se Cog for bem sucedido, em dez anos teremos uma revolução tecnológica no planeta. O homem terá aprendido a fazer as máquinas aprenderem como o homem.

Cog, pobre máquina, não tem nada de parecido com um bebê. É um monstrengo, cujo cérebro — uma rede de 64 microcomputadores de última geração — nem cabe na própria cabeça. Ocupa uma sala inteira, próxima à sala em que está o robô.

Os construtores de Cog acreditam que, dessa forma, podem imitar uma das características do cérebro humano: a capacidade de realizar várias tarefas ao mesmo tempo, e de combiná-las para executar operações mais complicadas. Em alguns casos, o robô poderá superar os recém-nascidos: ele talvez tenha a perspicácia de olhar para um ponto, só por notar que alguém, ao lado, dirigiu a vista para aquele lugar. Com sorte, talvez consiga também acenar para um cientista enquanto presta atenção na conversa de dois outros, à distância.

Mas Cog ainda está em construção. Seus braços e mãos, com três dedos móveis e um polegar rígido, devem ser instalados dentro de pouco tempo. Seus olhos são câmeras de vídeo, em preto e branco. Seus ouvidos, microfones. Com um quadril e um pescoço mecânicos, pode girar o corpo e a cabeça, que também se levanta. Fica sempre parafusado a um pedestal metálico porque dar-lhe pernas complicaria inutilmente o trabalho, dizem os cientistas. Faz sentido. Bebês de seis meses não sabem andar.

Estudar o funcionamento dos robôs é importante. Não só do ponto de vista da pesquisa, em si, mas por causa da aplicação das novas tecnologias na indústria. Porém, para o mais rebelde dos roboticistas, o australiano Rodney Brooks, também do MIT e colaborador de Lynn Stein, o que conta é apenas a possibilidade de entender a inteligência — humana, animal ou artificial.

Isso é o que torna Cog uma experiência ultra-avançada. Ela põe em xeque a própria inteligência artificial. Antes de Cog, prevalecia a idéia de que uma máquina automatizada só pode se mover num certo ambiente, como uma sala, se tiver gravados na memória dois tipos de informação. Primeiro, instruções minuciosas sobre cada um dos movimentos que pode fazer, ou para se locomover, ou para agarrar e transportar objetos. Segundo, um mapa preciso da geometria da sala e de todos os objetos que ali estão. Esse mapa seria montado pelas próprias máquinas por meio de câmeras de televisão ou qualquer outra categoria de sensor. Feito isso, elas podem estudar a sala e decidir como andar de um lado para outro, como trocar as coisas de lugar, ou como se desviar delas.

O resultado não é muito bom, avalia Brooks. Só dá certo onde os locais não têm muitos detalhes e nem passam por mudanças constantes. Brooks propõe uma estratégia bem diferente, na qual a maior parte dos programas, as próprias máquinas desenvolvem ao longo da vida. Por isso, precisam ser inteligentes desde o princípio.

Inteligência, para Brooks, é algo muito mais prático do que geralmente se imagina. Ela começa com operações básicas, como levantar uma perna ou girar o corpo para localizar um objeto. Essas pequenas coisas podem se somar, numa etapa posterior, criando operações mais e mais complicadas. O roboticista argumenta que, na natureza, o cérebro pode ter evoluído assim, e é bom deixar os robôs seguirem a mesma trilha.

Com essa estratégia na cabeça, desde o início da década passada ele transformou o Laboratório de Inteligência Artificial do MIT em um ninho de máquinas espertíssimas. Como Gêngis, um gafanhoto de metal, de seis pernas, que descobriu por conta própria como subir escada sem levar tombos. Ou Átila, uma formiga eletrônica, que acabou percebendo como mudar de rumo quando tem um obstáculo à sua frente. No fim das contas, mais de vinte robôs “aprenderam” a ser insetos (pelo menos até certo ponto) apenas tentando e errando, até acertar.

As máquinas, inicialmente, mexem as pernas sem coordenação nenhuma. Mas sempre que um movimento as faz cair, o tombo liga um sensor que “reprime” aquele movimento: da vez seguinte que a perna for acionada, provavelmente vai se mexer de maneira menos desastrada. E assim por diante, até o inseto de metal conseguir andar. Ou fazer coisa mais elaborada, como subir escadas.

Os especialistas, hoje, reconhecem que os inventos de Brooks são inigualáveis no campo dos robôs móveis. Mesmo os que acham ridícula a tentativa de recriar a inteligência da maneira que ele propõe. Uma das críticas é a de que os robôs-insetos são imprevisíveis. Nunca se sabe o que vão aprender. Portanto, não se sabe quanto tempo pode levar até surgir um robô realmente útil.

Brooks acredita que vai dar certo. E já convenceu muita gente, inclusive Lynn Stein, seguidora da linha tradicional até pouco tempo. Brooks conta que ambos deram um passo muito além dos insetos mecânicos: “O mais lógico seria tentar um réptil, ou um cachorro. Mas eu não queria ficar conhecido como o sujeito que construiu o melhor gato artificial do mundo.”

Para saber mais:

Doutor robô
(SUPER número 1, ano 2)

Automação em milhões de dólares

Desenvolver um novo robô, entre os mais sofisticados existentes nas pranchetas dos engenheiros, atualmente, não sai por menos de 10 milhões de dólares. Em alguns projetos em curso, o orçamento sobe a 50 milhões. Cog deve ficar mais perto da primeira quantia. É um projeto de pesquisa em que os cientistas buscam resultados teóricos, e não práticos. E os teóricos geralmente não recebem dotações tão altas quanto gostariam. Lynn Stein, criadora de Cog, estima que ele vai consumir “muitos milhões de dólares”, ao longo de 10 anos. Teoricamente. Porque ela não se arrisca a dar um valor exato para o custo final.

Ficções “inteligentes” demais

Se os robôs de hoje, desenvolvidos por laboratórios de pesquisa ou pela indústria, estão muito longe dos robôs do cinema, a culpa não é dos cientistas. É do próprio cinema. Desde o velho monte de lata pacifista Robbie, do Planeta Proibido, de 1956, aos adoráveis R2D2 e C3PO, da trilogia Guerra nas Estrelas, das décadas de 70 e 80, a ficção científica nos filmes sempre foi mais ficção que propriamente científica. O melhor exemplo são os robôs dos filmes Exterminador do Futuro 1 e 2. No primeiro, a máquina, mesmo após ter sido desmembrada, continuava viva, rastejando, na tentativa de cumprir a missão a qualquer custo. No segundo, os autores se superaram. Criaram um robô com um material estranhíssimo, no qual cada pedaço podia se liquefazer, era independente e inteligente. Ele podia adquirir qualquer forma, separar-se e reagrupar-se de novo. Tudo muito, muito longe do que a tecnologia atual pode fazer.

Inseto eletrônico

Gêngis é um dos mais de vinte robôs-insetos inteligentes construídos no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Os circuitos eletrônicos desse gafanhoto high tech. são revestidos por placas de fibra de vidro. As patas são acionadas por ar comprimido e os movimentos, controlados por computador. À custa de muita tentativas, erros e acertos, Gêngis aprende pequenas coisas. É capaz de perseguir qualquer objeto móvel que passe por perto. E também sobe escadas sem levar tombo.

Como uma formiga

Átila tem apenas 1,6 quilo e 30 centímetros de comprimento. Embora meio grandão, tem sido comparado a uma formiga. Ele é outro robô-inseto do Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Com 23 motores e 150 sensores — inclusive uma câmera de vídeo, que funciona como olhos —, ele realiza tarefas, como desviar de obstáculos, usando sua própria cabeça. Ou seja, ele enfrenta os problemas, aprendendo a resolvê-los sozinho.

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