IA incorporada se refere a sistemas de inteligência artificial integrados em entidades físicas, particularmente robôs humanoides, que podem interagir e aprender com seus ambientes. Ao alavancar tecnologias como sensores, motores, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, esses sistemas podem perceber, agir e colaborar com seus arredores. Isso permite que robôs humanoides se adaptem, melhorem seu comportamento ao longo do tempo e executem tarefas de uma maneira mais humana e intuitiva.
Mas onde estamos no desenvolvimento disso?
O Paradoxo de Moravec nos ensinou uma lição valiosa. Articulado na década de 1980 pelo roboticista Hans Moravec, junto com Marvin Minsky e Rodney Brooks, pioneiros em IA e robótica.
Eles observaram que os sistemas de IA estavam se destacando em tarefas que exigiam raciocínio abstrato, mas apresentavam desempenho significativamente inferior em tarefas que exigiam interações no mundo real.
O paradoxo está enraizado na biologia evolutiva.
Habilidades como percepção e coordenação motora ao controle foram aprimoradas ao longo de milhões de anos em humanos e animais, tornando-as profundamente arraigadas e inconscientes.
Por outro lado, o raciocínio abstrato e a resolução formal de problemas são desenvolvimentos evolutivos recentes, que exigem esforço e aprendizado conscientes.
O paradoxo foi confirmado quando ChatGPT começou a demonstrar habilidades cognitivas avançadas em 2022, enquanto a robótica ainda enfrentava dificuldades.
E agora, também graças aos avanços em direção à IA incorporada, que está integrando percepção, movimento e adaptabilidade, estamos nos aproximando de uma “ChatGPT “momento” para a robótica!
Uma linha do tempo de como chegamos aqui!
• Décadas de 1950 e 60: início da IA com sistemas baseados em regras, como os primeiros algoritmos de xadrez, enfatizando o raciocínio abstrato.
• Década de 1980: O Paradoxo de Moravec é articulado, enfatizando a dificuldade das tarefas sensório-motoras para a IA.
• 1997: O Deep Blue da IBM derrota Garry Kasparov no xadrez, demonstrando o sucesso da IA na resolução estruturada de problemas.
• Década de 2010: Redes neurais impulsionam avanços na percepção (por exemplo, reconhecimento facial, sucesso do AlphaGo em Go).
• Década de 2020: ChatGPT e modelos semelhantes alcançam processamento avançado de linguagem natural, demonstrando o potencial da IA cognitiva.
• Hoje em dia: a IA incorporada integra robótica com aprendizado de máquina para tarefas como manipulação de objetos e navegação no mundo real.
• Inteligência Espacial e IA Incorporada: Os robôs podem ganhar destreza e adaptabilidade semelhantes às humanas, combinando cognição de IA com interação física para aplicações dinâmicas do mundo real.
