ROBÔS EVOLUTIVOS

 

A Robótica Evolutiva: A Inteligência Artificial tem se desenvolvido muito nos últimos anos, a ponto de superar muitas vezes as previsões de autores de ficção científica para o ano 2000, em vários aspectos. Hoje em dia, a mídia nos inunda de novas idéias, cada vez mais desafiadoras do desenvolvimento tecnológico.

Esse é o caso do novo filme de Stanley Kubrick e Steven Spielberg “Inteligência Artificial”, que prevê para um futuro próximo a construção de um robô capaz de amar. De acordo com este otimismo, não demoraria muito até o surgimento de uma máquina sofisticada o bastante para até mesmo se reproduzir. Alguns dos maiores pesquisadores da área de informática compartilham a opinião de que, num futuro próximo, não haverá distinção entre os robôs e os seres humanos, como é o caso de Ray Kurzweil, do MIT, e Bill Joy, da Sun Microsystems [Kur99]. Mas será que as conquistas da tecnologia nos últimos anos não têm estimulado a ficção a ir um pouco além da realidade em suas previsões? Marvin Minsky, fundador do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT, pergunta: “Já é 2001, onde está HAL?”, referindo-se ao computador do filme do diretor Stanley Kubrick “2001: Uma Odisséia no Espaço” que possuía vontade própria. Na verdade, as máquinas de hoje ainda estão muito distantes de expressarem sentimentos complexos como o amor. A tentativa mais próxima talvez seja o robô Kismet, do MIT, que é capaz de simular expressões humanas de raiva, tédio e descontentamento. Mas, apesar de sua impressionante habilidade em expressar emoções, Kismet ainda é incapaz de senti-las. No entanto, vários exemplos de robôs inteligentes já estão saindo da prancheta dos projetistas e ocupando as mais diversas funções de nosso dia a dia: brinquedos inteligentes, como o cãozinho Aibo, da Sony, um robô alemão da Hefter Cleantech, que trabalha como faxineiro no aeroporto de Manchester, na Inglaterra, o guarda autônomo da empresa americana Cybermotion, que cuida da segurança do County Museum, em Los Angeles. O Papero da NEC é um robô domiciliar que lembra o R2D2 do filme “Guerra nas Estrelas” e pode ajudar os moradores de sua residência a utilizar eletrodomésticos pela casa, atender ao telefone ou verificar o correio eletrônico. O robô Aaron, de Harold Cohen, em San Diego, Estados Unidos, é capaz de combinar padrões básicos previamente armazenados para pintar retratos originais e natureza morta. Até mesmo o telescópio Hubble possui computadores inteligentes capazes de controlar sua posição em órbita. 1. Robôs Socialmente Inteligentes Mas por que uma máquina precisaria de sentimento? Por que colocar emoções em um computador? Por que construir um robô com forma humana? Existem muitos pesquisadores, como Jaron Lairner, Hupert Dreyfus e Marvin Minsky, que acreditam ser inútil reproduzir um ser humano em toda sua complexidade. al hardware ainda não existe. ...Apesar de já estarem disponíveis as técnicas necessárias para construção do corpo do robô, ainda não é possível um sistema de processamento tão robusto e pequeno o bastante para ser embutido em um robô móvel. Uma vez que esses problemas técnicos sejam solucionados, técnicas evolutivas já disponíveis podem programar o controlador e até selecionar uma configuração morfológica adequada, quando os robôs que produzirem um comportamento mais próximo do desejado tenham mais chances de ser selecionados para ser recombinados e constituir as gerações futuras. A principal diferença entre essas duas metodologias, é que a primeira é uma abordagem top-down, como a Inteligência Artificial [Ste95], que inicialmente procura identificar comportamentos complexos para depois tentar construir um sistema que apresente todos os detalhes desses comportamentos [Neb96]. A segunda começa com unidades elementares simples, como a Vida Artificial, para gradualmente adicionar níveis de complexidade através da evolução de novas características essenciais, de uma maneira botton-up [Sip95]. Essa metodologia, apesar de ainda estar na sua infância, apresenta resultados surpreendentes, como os que serão apresentados a seguir. Enquanto a inteligência artificial tradicionalmente se concentra em funções humanas complexas, vida artificial consiste de comportamentos naturais básicos, enfatizando a sobrevivência em ambientes complexos [Dau98]. 2. O Surgimento da Robótica Evolutiva A Robótica Evolutiva surgiu da utilização de técnicas de Computação Evolutiva [Par96] para sintetizar automaticamente controladores embarcados para equipes de robôs, com o propósito de treiná-los para desenvolver tarefas específicas. Algoritmos Genéticos têm sido empregados com sucesso no desenvolvimento automatizado de controladores para robôs, em experimentos realizados em simulação, onde a população de robôs não existe fisicamente (ver figura 1-a), mas é representada matematicamente em software [Fic00]. Alguns pesquisadores empregam simuladores a fim de desenvolver um controlador adequado, e depois transferi-lo para um robô físico [Smi98]. Outros conduzem sua pesquisa de maneira que o algoritmo genético é executado em simulação (ver figura 1-b), mas cada indivíduo da população é transferido para um robô real a fim de ser avaliado individualmente [Tho95] [Flo97]. Esses experimentos ainda não podem ser considerados verdadeiros sistemas evolutivos, porque os indivíduos da população de robôs não podem interagir uns com os outros, e muitos dos imprevistos de um sistema físico em que todos os indivíduos existem e interagem em tempo real não estão presentes [Jak97]. Finalmente, somente uns poucos experimentos publicados por Floreano e Mondada [Flo01] fazem uso de dois ou mais robôs reais, mais ainda assim conectados por um cordão umbilical a um computador externo, onde o algoritmo genético estava presente (ver figura 1-c). Rob1 Sistema Evolucionário Rob1 Sistema Evolucionário Sistema Evolucionário Rob4 Rob3 Rob2 (a) (b) (c) Figura 1 – Diferentes maneiras de se empregar um sistema evolutivo em robótica: (a) ambiente simulado; (b) ambiente simulado com avaliação em robô real e (c) população real conectada ao computador externo, onde o algoritmo genético reside... O propósito dos experimentos descritos acima era o desenvolvimento de um controlador “ótimo” para um só robô. Uma vez que o algoritmo genético encontra uma solução aceitável, ela é replicada para todos os robôs produzidos depois [Flo98]. O principal problema desse método é que o controlador, uma vez evoluído para uma determinada aplicação, é copiado para o robô e não pode mais ser modificado. Se algum fator for alterado no ambiente de trabalho ou não for previsto pelo projetista, o robô não tem mais condições de se adaptar [Lay99]. Diferentemente desses trabalhos, um verdadeiro sistema evolutivo deve ser capaz de produzir não somente um robô treinado para uma tarefa específica, mas um processo evolutivo contínuo, em que a população de robôs trabalhe em conjunto, e seus controladores sejam continuamente ajustados pelo sistema para se adaptarem às modificações do ambiente de trabalho [Wer99]. A figura 2 apresenta as principais características dessas duas metodologias.... 

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