Numa manhã recente, viajei apenas quinze minutos desde minha casa para testemunhar algo que desafia a imaginação. Nas instalações de uma startup instalada em Cambridge, no estado de Massachusetts, presenciei braços robóticos realizando tarefas domésticas simples com uma destreza que me fez questionar os limites entre máquinas e seres humanos.
A empresa, chamada Generalist AI, desenvolveu uma tecnologia que permite aos robôs dominarem variadas atividades após assistirem a vídeos instrutivos breves. O mais impressionante é que não há necessidade de treinamento específico para cada tarefa. Em uma demonstração particularmente marcante, um robô foi instruído a varrer um bloco para dentro de uma tigela usando uma pá e uma vassoura. Quando a vassoura foi removida do cenário, a máquina improvisou utilizando a pá como vassoura e impulsionou o bloco até o destino desejado.
Em outro experimento, um robô de dois braços observou um vídeo de alguém abrindo uma bolsa e retirando notas de dinheiro. O equipamento conseguiu abrir um tipo diferente de bolsa e extrair as cédulas com cuidado. O detalhe mais surpreendente: quando não conseguiu agarrar o dinheiro com a pinça direita, alternou para a esquerda para conseguir um ângulo melhor. Um dos engenheiros presentes soltou uma exclamação de espanto ao presenciar a adaptação.
Pete Florence, diretor executivo e um dos fundadores da empresa, comparou essa capacidade à revolução causada pelo modelo de linguagem GPT-3, lançado pela OpenAI em 2020. Segundo ele, assim como aquele modelo permitia solicitar novas tarefas e obter resultados satisfatórios, os robôs da Generalist conseguem aprender habilidades diferentes com base em instruções mínimas.
A startup concentra seus esforços na compreensão da física do mundo pelos robôs, inspirando-se na intuição física que os humanos desenvolvem desde a primeira infância. Essa abordagem explica a habilidade dos equipamentos de transferir conhecimentos de um cenário para outro. Em uma ocasião, um robô escolheu varrer objetos com uma banana quando colocado diante dela, surpreendendo os pesquisadores presentes.
Florence Fundou a empresa ao lado de Andrew Barry, diretor de tecnologia, e Andy Zeng, cientista-chefe. Os três possuem trajetórias notáveis, tendo trabalhado anteriormente no Google DeepMind e na Boston Dynamics, duas das organizações mais avançadas em inteligência artificial e robótica.
O método tradicional de treinar robôs exigia alimentar os sistemas com milhares de exemplos, um processo imperfeito que fazia as máquinas falharem mesmo com mudanças simples, como a iluminação do ambiente. A Generalist adotou uma abordagem diferente: criou luvas especiais equipadas com câmeras, que pessoas utilizam para executar diferentes tarefas domésticas e profissionais. Centenas desses dispositivos serão enviados para trabalhadores no México e em outros países.
Danfei Xu, especialista em robótica do Instituto de Tecnologia da Geórgia, reconhece a singularidade da empresa entre as que buscam modelos robóticos mais versáteis. Para ele, a Generalist levou essa filosofia ao extremo e executou com excelência. Além de reunir uma quantidade massiva de dados de treinamento de alta qualidade, a equipe demonstra excelência em robótica e ciência aplicada.
Karen Liu, pesquisadora da Universidade Stanford, destaca que a estratégia da empresa consiste em coletar dados de interação física em grande escala, sem vinculá-los a um robô específico. Os resultados mais expressivos indicam que essa aposta pode estar funcionando.
No entanto, a empresa reconhece que a confiabilidade ainda precisa melhorar. Atualmente, os robôs conseguem completar tarefas demonstradas em aproximadamente 59 por cento das tentativas. A meta é alcançar taxas de sucesso superiores a 99 por cento. Também permanece incerto como essa capacidade se comportará diante de todas as tarefas e ambientes imagináveis.
O potencial para a indústria manufatureira é imenso. Em um momento revelador, um engenheiro testou um robô à noite, empilhando copos sobre a mesa apenas por curiosidade. De repente, a máquina se juntou à atividade, agarrando e empilhando outros copos com suas duas pinças. Quando terminou de organizar os objetos em uma pilha organizada, o engenheiro começou a gritar de alegria, deliciado com a manobra inesperada.
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