Tarefas domésticas como matéria-prima
O pedido era enganosamente simples: filme a si mesmo realizando tarefas domésticas corriqueiras — colocar comida em um recipiente, levá-la ao micro-ondas, retirá-la — em troca de criptomoedas. Em outro lugar, usuários são recrutados para jogar games que envolvem controlar remotamente um braço robótico em Shenzhen, na China, para resolver quebra-cabeças. Não se trata de meras curiosidades da economia de plataformas; são manifestações de uma busca urgente pela "inteligência física" necessária para tornar robôs humanoides viáveis.
A internet do movimento que não existe
Assim como a palavra escrita alimentou a ascensão dos grandes modelos de linguagem, as nuances do movimento humano se tornaram a mais recente fronteira da coleta de dados. Enquanto empresas de IA construíram o ChatGPT varrendo os vastos arquivos preexistentes da internet, os especialistas em robótica enfrentam uma escalada muito mais íngreme. Não existe uma "internet do movimento" disponível para download. Até recentemente, empresas dependiam de simulações virtuais para ensinar robôs a navegar pelo mundo, mas esses ambientes digitais frequentemente falham em reproduzir a física caótica da realidade — o atrito sutil de uma superfície ou a elasticidade específica de um objeto.
A aposta nas leis de escala
Esse "reality gap" levou a robôs que literalmente tropeçam ao sair do laboratório. Para superá-lo, empresas de robótica agora apostam nas leis de escala: a ideia de que, se você alimentar um modelo com dados suficientes, ele acabará encontrando os padrões de sucesso. Ao capturar a forma como seres humanos se movem em suas rotinas diárias, essas empresas esperam criar humanoides capazes de se encaixar perfeitamente na infraestrutura existente, executando o trabalho que não queremos mais fazer.
Com reportagem de MIT Technology Review.
Source · MIT Technology Review
