Novo Artigo Argumenta que Robôs Precisam Entender Motivação Humana

Um novo artigo do National Centre for Nuclear Robotics, sediado na Universidade de Birmingham, argumenta que robôs precisam entender motivação como os seres humanos. Se queremos que humanos e robôs trabalhem juntos de forma eficaz e segura, os robôs não podem simplesmente realizar tarefas sem saber o motivo pelo qual as estão realizando.

O autor principal do artigo é o Dr. Valerio Ortenzi, da Universidade de Birmingham. Ele afirma que isso é necessário à medida que a economia se torna cada vez mais automatizada, conectada e digitalizada. Também é importante, pois haverá um aumento dramático nas interações entre humanos e robôs em fábricas e lares.

O artigo foi publicado na Nature Machine Intelligence. Ele se concentra parcialmente em robôs usando objetos e ‘Grasping’, uma ação que é facilmente realizada na natureza, mas é desafiadora entre robôs.

Os robôs atuais em fábricas pegam objetos cegamente, que já são familiares para eles. Esses objetos também estão em lugares predeterminados em momentos selecionados. Se uma máquina pegasse um objeto que não é familiar e em um local aleatório, seria necessário que várias tecnologias complexas trabalhassem juntas. Algumas dessas tecnologias são sistemas de visão e inteligência artificial avançada. Algumas até exigem sensores localizados na garra para evitar que o robô esmague o objeto.

Pesquisadores do National Centre for Nuclear Robotics afirmam que, mesmo com todas as tecnologias, a máquina ainda não sabe os motivos para pegar um objeto. Por causa disso, o que costumávamos considerar como ações consecutivas realizadas por robôs pode, na verdade, ser um fracasso no mundo real.

O artigo na Nature Machine Intelligence usa o exemplo de um robô entregando um objeto a um cliente após pegá-lo. O robô pega o objeto com sucesso sem esmagá-lo. O problema surge quando o robô cobre um código de barras importante. Isso significa que o objeto não pode ser rastreado e não há informações que confirmem a entrega bem-sucedida do objeto. Isso complica as coisas e resulta em um fracasso do sistema de entrega, pois o robô não sabe certas consequências de pegar o objeto de forma incorreta.

O Dr. Ortenzi e os coautores do artigo falaram sobre outros exemplos também.

“Imagine pedir a um robô para passar uma chave de fenda em uma oficina. Com base nas convenções atuais, a melhor maneira para um robô pegar a ferramenta é pelo cabo. Infelizmente, isso pode significar que uma máquina poderosa thrust uma lâmina potencialmente letal em sua direção, a velocidade. Em vez disso, o robô precisa saber qual é o objetivo final, ou seja, passar a chave de fenda com segurança para seu colega humano, para repensar suas ações.”

“Outro cenário imagina um robô passando um copo de água a um residente em uma casa de repouso. Ele deve garantir que não derrube o copo, mas também que a água não transborde durante o ato de passar, ou que o copo seja apresentado de tal forma que a pessoa possa segurá-lo.”

“O que é óbvio para os humanos precisa ser programado em uma máquina e isso exige uma abordagem profundamente diferente. As métricas tradicionais usadas por pesquisadores nos últimos vinte anos para avaliar a manipulação robótica não são suficientes. No sentido mais prático, os robôs precisam de uma nova filosofia para ter um bom desempenho.”

O Professor Rustman Stolkin, diretor do National Centre for Nuclear Robotics, falou sobre o papel da organização no desenvolvimento dessa tecnologia.

“O National Centre for Nuclear Robotics é único por trabalhar em problemas práticos com a indústria, enquanto simultaneamente gera a mais alta qualidade de pesquisa acadêmica de ponta — exemplificada por este artigo seminal.”

A nova pesquisa foi realizada em colaboração com o Centre of Excellence for Robotic Vision, da Universidade de Tecnologia de Queensland, Austrália, Scuola Superiore Sant’Anna, Itália, o Centro Aeroespacial Alemão (DLR), Alemanha, e a Universidade de Pisa, Itália.