Bot de conversação conseguiu comandar braço robótico e pilotar drone; Google desenvolveu algoritmo Robotics Transformer 1, que observou 130 mil ações de robôs industriais e aprendeu a copiá-las com até 90% de precisão
O ChatGPT não é bom apenas em conversa: também sabe escrever pedaços de softwares. E robôs são controlados por software. Seria possível juntar as duas coisas – e colocar o ChatGPT para comandar robôs? Foi a ideia de cientistas da Microsoft Research, que utilizaram o bot para comandar um braço mecânico e pilotar um drone. Eles usaram o ChatGPT “normal”, o mesmo que você pode acessar.
O segredo está nos comandos, ou prompts. Os cientistas dizem ao algoritmo o que ele tem de fazer (montar o logo da Microsoft usando bloquinhos, por exemplo), apresentam as variáveis que deverá usar – como grab(), release(), get_position(object) e move_to(position), na tarefa do braço robótico – e especificam como ele deverá responder (na linguagem de programação Python, por exemplo).
O ChatGPT gera uma resposta em código, que então é inserida no braço robótico, drone ou outro dispositivo. Veja um exemplo no vídeo abaixo:
Outro exemplo, em que o comandou um drone:
Em ambos os casos, bem como nos demais exemplos publicados pela Microsoft Research, o ChatGPT não faz as coisas sozinho: um humano precisa pegar o código Python gerado por ele e inserir na interface do robô ou drone. Mas isso é um detalhe mínimo: seria trivial, usando a API (interface de código) fornecida pela OpenAI, a criadora do ChatGPT, automatizar o processo.
Segundo a (que é dona de parte da OpenAI, a criadora do ChatGPT), a ideia não é eliminar a ação humana – e sim tornar mais fácil o uso de dispositivos cuja operação requer código.
Mas o Google pretende ir além. Criou um modelo de inteligência artificial, o Robotics Transformer 1, que usa uma (tecnologia que é a base do ChatGPT, e foi desenvolvida em 2017 pelo Google) para analisar, estruturar e controlar as ações de robôs industriais autônomos.
Para treinar o RT-1, o Google gravou as ações de uma frota de 13 robôs (produzidos por sua subsidiária Everyday Robots), que executaram 130 mil tarefas, de 700 tipos diferentes, ao longo de 17 meses. O algoritmo observou as tarefas e aprendeu a reproduzi-las, com até 90% de precisão.
A ideia é que, no futuro, o RT-1 (que o liberou no formato open source) seja usado para construir e ampliar linhas de montagem robóticas, sem que as máquinas precisem ser manualmente programadas, uma a uma, por mãos humanas.
Fonte: abril
