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....
Leia mais em:
https://sites.icmc.usp.br/simoes/web/aulas/bio/evol.pdf E https://super.abril.com.br/ciencia/projeto-comeca-a-desenvolver-robos-evolutivos/
