A Boston Dynamics e o Toyota Research Institute (TRI) revelaram na quarta-feira planos para trazer inteligência robótica baseada em IA ao robô humanoide elétrico Atlas. A colaboração aproveitará o trabalho que o TRI fez em torno de modelos de comportamento grandes (LBMs), que operam de maneira semelhante aos mais conhecidos modelos de linguagem grandes (LLMs) por trás de plataformas como o ChatGPT.
No ano passado, a TechCrunch visitou o campus do TRI na Bay Area para um olhar mais próximo sobre o trabalho do instituto em aprendizado de robôs. Em uma pesquisa revelada na conferência Disrupt do ano passado, o chefe do instituto, Gill Pratt, explicou como o laboratório conseguiu alcançar 90% de precisão ao realizar tarefas domésticas, como virar panquecas, por meio de treinamento noturno.
“Na aprendizagem de máquina, até recentemente havia um compromisso, onde funciona, mas você precisa de milhões de casos de treinamento”, explicou Pratt na época. “Quando você está fazendo coisas físicas, não tem tempo para tantos, e a máquina quebrará antes de você chegar a 10.000. Agora parece que precisamos de dezenas. A razão para as dezenas é que precisamos ter alguma diversidade nos casos de treinamento. Mas em alguns casos, é menos.”
A Boston Dynamics é uma boa combinação para o TRI no lado do hardware. O fabricante do Spot fez sua parte no front de software e IA para alimentar seus próprios sistemas, mas a forma de trabalho necessária para ensinar robôs a executar tarefas complexas com total autonomia é outra questão completamente diferente.
“Nunca houve um momento mais emocionante para a indústria de robótica, e estamos ansiosos para trabalhar com o TRI para acelerar o desenvolvimento de humanoides de propósito geral”, observa o CEO da Boston Dynamics, Robert Playter, em um comunicado. “Esta parceria é um exemplo de duas empresas com uma forte base de pesquisa e desenvolvimento se unindo para trabalhar em muitos desafios complexos e construir robôs úteis que resolvem problemas do mundo real.”
A Boston Dynamics revelou seu design para o Atlas elétrico em abril, enquanto finalmente colocou para descansar o homônimo maior e hidráulico. Embora tenhamos visto muito pouco do robô desde então, em agosto, a TechCrunch conseguiu obter um vídeo curto do robô fazendo flexões. Como o vídeo inicial do Atlas, a rápida demonstração de flexões foi uma boa demonstração da força notável do robô.
A principal concorrência da Boston Dynamics no espaço de robôs humanoides, incluindo Agility, Figure e Tesla, optou principalmente por construir suas equipes de IA internamente. O acordo Boston Dynamics-TRI é especialmente interessante, dado que as organizações são administradas pela Hyundai e Toyota – concorrentes diretos no espaço automotivo.
Enquanto isso, a Boston Dynamics tem sua própria spinout de pesquisa, o AI Institute (anteriormente conhecido como Boston Dynamics AI Institute). Embora seja administrado pelo fundador da Boston Dynamics e ex-CEO, Marc Raibert, o instituto mantém independência em relação à Boston Dynamics, propriamente dita. Também é uma organização significativamente mais jovem ainda em processo de construção de sua equipe. O TRI, por sua vez, se tornou menos investido no lado do hardware da equação.
O objetivo de tudo isso é uma verdadeira máquina de propósito geral. Ou seja, um sistema que é essencialmente capaz de aprender e fazer todas as coisas que uma pessoa pode fazer – e, presumivelmente, mais. Embora tenhamos visto o hardware do robô evoluir mais próximo de um ponto capaz desse nível de sofisticação, algo que se aproxime da inteligência geral é um desafio muito mais difícil de resolver.
Certamente, o advento do SDK para sistemas ajudou a aumentar dramaticamente a variedade de tarefas que podem ser realizadas por robôs como o Spot da Boston Dynamics, a verdadeira inteligência artificial geral está ainda distante – se é que algum dia chegaremos lá.