Em 2026, veremos os robôs progredirem aos trancos e barrancos, com uma destreza significativamente melhorada, o tipo de progresso há muito necessário na busca por ajudantes domésticos verdadeiramente úteis. Agora, um novo modelo de IA chegou para alimentar robôs por meio de atividades, incluindo lavanderia dobrávelconstruindo caixas, consertando outros robôs e até enchendo carteiras com papel-moeda frágil.
No início deste mês, uma empresa sediada na Califórnia IA generalista lançada Gen-1um novo IA física modelo que torna os robôs capazes de realizar todas essas tarefas (e muito mais) com sucesso. É um grande avanço em termos de robôs projetados para o mundo real com base na inteligência nascida do mundo real, disse-me Pete Florence, cofundador e CEO da Generalist AI.
Na maioria dos vídeos de exemplo publicados pela empresa, o Gen-1 é visto rodando em um par de braços robóticos, mas não é só para isso que foi construído. “A Geração 1 foi projetada para ser o cérebro de qualquer robô, o que significa que o mesmo modelo pode funcionar em um humanóide, um braço industrial ou outros sistemas robóticos”, disse Florence.
Isso já provou ser um ano inovador para robôs humanóides de uso geralcom empresas incluindo Dinâmica de Boston e Honra revelando bots de última geração, capazes de movimentos estranhamente humanos. O mercado de robôs deverá explodir, com um estimativa do Morgan Stanley prevendo o crescimento para um mercado de 5 biliões de dólares até 2050. As previsões mostram que os robôs chegarão aos ambientes industriais, retalhistas, hoteleiros e de cuidados antes de eventualmente aterrarem nas nossas casas. Para chegarmos lá, precisamos ver mais avanços na IA.
Treinando robôs para viverem ao lado de humanos
Nos últimos anos, vimos grandes modelos de linguagem, como ChatGPT, Gêmeos e Claudeevolua na velocidade da luz. O mesmo não aconteceu com os modelos físicos de IA necessários para alimentar robôs, em grande parte devido à falta de dados para treinar esses modelos. Os robôs – e especialmente os robôs humanóides – devem aprender a navegar num mundo construído para os humanos, tal como um humano faria.
Freqüentemente, esses dados são coletados de robôs que executam tarefas enquanto são teleoperados por humanos, mas não da Geração 1. Em vez disso, o conjunto de dados usado para treinar os modelos de IA generalista foi montado por humanos que completaram milhões de tarefas diferentes usando tecnologia vestível.
“Construímos nossas próprias ‘mãos de dados’ leves e as distribuímos globalmente para aprender como as pessoas realmente interagem com os objetos, com todo o feedback de força sutil, sensação tátil, escorregões, correções e recuperações que definem a destreza humana no mundo real”, disse Florence. “Esse tipo de dados é fundamental para ensinar aos robôs o bom senso físico, a compreensão intuitiva e a capacidade de adaptação em tempo real, em vez de executar instruções rígidas.”
A IA generalista lançou uma série de vídeos mostrando o modelo rodando em robôs executando repetidamente uma série de tarefas diferentes, sendo a mais atraente, talvez, um robô tirando dinheiro de uma carteira antes de inseri-lo novamente no mesmo bolso. Esta é uma tarefa complicada que muitos humanos se atrapalham. É evidente que também não é fácil para o robô, dada a fragilidade do papel-moeda e do tecido da carteira – e ainda assim ele completa a tarefa.
Outro vídeo mostra um robô separando as meias por cor, dobrando-as em pilhas organizadas e contando o número de pares usando uma tela sensível ao toque. Outras tarefas complicadas que o modelo pode realizar incluem abrir o zíper e encher um estojo com canetas, empilhar laranjas em uma pirâmide organizada e conectar um cabo Ethernet.
Esses vídeos mostram a amplitude das capacidades do Gen-1, mas o mais impressionante é a taxa de sucesso com que ele consegue concluir determinadas tarefas. A IA generalista mediu a taxa de acerto do modelo em relação à versão anterior e descobriu que o Gen-1 poderia atender com sucesso um aspirador robô em 99% dos casos (acima de 50% para a Geração 0), caixas dobráveis em 99% dos casos (acima de 81% para a Geração 0) e embalar telefones em 99% dos casos (acima de 62% para a Geração 0).
Robôs improvisam
A maioria dos robôs é programada para concluir uma tarefa de maneira específica e ordenada. Mas o que acontece quando uma bola curva é lançada? “As menores mudanças no ambiente podem causar falhas”, disse Florence.
Uma habilidade importante que os robôs precisam, que os humanos possuem inatamente, é a capacidade de pensar por conta própria. É por isso que o Gen-1 foi projetado com a improvisação em mente, para que possa criar estratégias para completar tarefas. Florence me dá o exemplo de um robô que usa as duas mãos para reposicionar uma peça mal posicionada para uma tarefa automotiva, embora só tenha sido treinado para usar uma.
“Esse tipo de criatividade esteve praticamente ausente da robótica até agora”, disse ele.
Ainda é necessário fazer um trabalho significativo no que diz respeito a reforçar a capacidade de improvisação dos robôs, mas os progressos iniciais mostram vislumbres de um impacto positivo tanto na fiabilidade como na velocidade, diz Florence. “Estamos começando a ver um progresso real e estamos entusiasmados em ampliar os limites da inteligência incorporada.”
Afinal, pode chegar o dia em que você precisará de um robô em sua casa que possa consertar todos os seus outros robôs menores.
