Os cérebros dos insetos nos ensinam como fazer robôs realmente inteligentes

Precisamos de uma revolução na inteligência artificial e aprender com os insetos nos ajudará a alcançá-la, diz James Marshall

Vida


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16 de fevereiro de 2021

Imagem padrão do novo cientista

Michelle D’urbano

ONDE estão todos os robôs inteligentes? Apesar dos enormes avanços recentes na inteligência artificial, os robôs autônomos que atendem a todos os nossos pedidos e chamadas ainda estão muito distantes. Para dar esse salto, precisaremos de uma revolução na IA – e acredito que os insetos estarão no centro dela.

Grandes ideias em IA parecem surgir em ondas. O primeiro foi a noção de que criar uma máquina inteligente envolve escrever regras suficientes para que ela siga. Muitas pessoas acreditaram nessa abordagem nas décadas de 1950 e 1960, mas suas limitações logo se tornaram aparentes porque qualquer situação que não pode ser facilmente dividida em regras básicas está fora de alcance. Fazer uma máquina que pode jogar xadrez funciona, por exemplo, mas fazer alguém reconhecer o que está em uma imagem não funciona.

A segunda onda veio nos anos 2000, quando uma técnica chamada aprendizado profundo realmente decolou. Em vez de seguir regras para concluir tarefas específicas, esses sistemas seguem regras para aprender como fazer as tarefas eles próprios. Essa abordagem remonta à década de 1980, mas foi somente quando uma grande quantidade de poder de computação e dados se tornou disponível que realmente começou a funcionar. Esses sistemas imitam o córtex visual dos primatas e, portanto, fazem um bom trabalho ao simular a percepção humana, como reconhecer imagens. Essa onda tornou possíveis assistentes digitais, como Alexa, da Amazon.

Mas a inteligência é mais do que um córtex visual. Os algoritmos de segunda onda podem se tornar bons em uma tarefa, mas falham completamente em outra diferente, mas semelhante. Qualquer robô decente deve ser capaz de usar e adaptar o que já sabe para lidar com coisas que nunca encontrou antes.

A terceira onda … bem, isso ainda não foi resolvido, mas acho que será aprendendo com a natureza que obteremos a última peça do quebra-cabeça.

Pegue as abelhas, digamos. Essas criaturinhas são extraordinariamente boas em navegar pelo ambiente, podem reagir a situações novas e inovadoras e apresentam uma ampla gama de comportamentos diferentes. No entanto, eles conseguem tudo isso tendo apenas cerca de 1 milhão de neurônios em seus cérebros minúsculos. Em comparação, IAs de aprendizado profundo podem exigir centenas de milhares ou até milhões de “neurônios” para realizar apenas uma tarefa.

Ainda há muito que precisamos aprender sobre o cérebro dos primatas, mas com os insetos, estamos mais perto do que nunca de sermos capazes de recriar seus cérebros usando software. Meus colegas e eu temos trabalhado na replicação do cérebro das abelhas em silício.

Até agora, fizemos a engenharia reversa de parte do sistema visual e dos centros de navegação e memória. Isso nos permitiu criar um drone totalmente autônomo no laboratório com um chip integrado que o direciona para evitar obstáculos enquanto ele voa. Os algoritmos que realizamos a engenharia reversa são tremendamente eficientes, portanto, use cerca de 1 por cento da capacidade do computador de aprendizado profundo, enquanto é executado 100 vezes mais rápido. Eles também são muito mais robustos para lidar com situações desconhecidas, como acontece com os cérebros reais.

As próximas etapas para essa abordagem são implantar mais recursos do cérebro de abelha no silício e tirar os drones do laboratório. Na verdade, é exatamente isso que a Opteran Technologies, uma spin-out da universidade, que eu co-fundei, está liderando o caminho agora.

Sistemas como este, onde seus circuitos cerebrais foram submetidos a engenharia reversa da natureza, devem fornecer algoritmos altamente eficientes e robustos para navegar no mundo real. E os robôs que os utilizam se beneficiariam com centenas de milhões de anos de evolução. A próxima onda em progresso de IA pode estar apenas ao nosso alcance.

James Marshall está na University of Sheffield, no Reino Unido, e é CSO da Opteran Technologies

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