Pessoas e animais em movimento são relativamente rápidos, evitando obstáculos quase reflexivos. Além disso, se uma pessoa não puder superar imediatamente outro problema em seu caminho - por exemplo, abra uma porta com uma maçaneta incomum; em poucos segundos ou minutos de deliberação, o problema será resolvido e a porta, em regra, se presta. Da próxima vez, esta caneta não será um problema. Obviamente, não se trata apenas de portas e maçanetas, mas de resolver essas situações em geral.
Além disso, as pessoas (assim como alguns animais) podem prever que tipo de obstáculo aparecerá nos próximos segundos ou até minutos. Vendo um quiosque com jornais a caminho, uma pessoa entende que depois de 10 a 20 segundos ele precisa ser circulado. Com robôs (incluindo veículos não tripulados e veículos voadores) tudo fica mais complicado. Para que eles possam resolver seus problemas por conta própria, eles precisam ser treinados. A Microsoft, entre outras organizações, está abordando esse problema e está fazendo algum progresso.
Agora, os desenvolvedores da Microsoft estão
criando um conjunto de ferramentas que ajudarão pesquisadores e desenvolvedores a treinar e testar seus próprios robôs. A versão beta da plataforma de software está
disponível publicamente no GitHub sob uma licença de código aberto.
Tudo isso faz parte do projeto de pesquisa
Plataforma Aérea de Informática e Robótica (AirSim). Como parte do projeto, os pesquisadores da Microsoft estão desenvolvendo software que serve de base para a criação rápida de aplicativos de terceiros para gerenciar drones e outros gadgets. Além disso, usando este sistema, você pode treinar vários dispositivos que suportam o auto-aprendizado.
Ashish Kapoor, chefe do projeto, espera que o trabalho de sua equipe se torne um incentivo ao progresso no campo de "dispositivos inteligentes", incluindo robomobiles, sistemas de entrega de mercadorias e todos os outros dispositivos robóticos. O objetivo do projeto é criar sistemas que possam funcionar no mundo real. Essa é a diferença entre o projeto da Microsoft e os de outras organizações, onde o objetivo é treinar a IA para controlar robôs em um ambiente artificial com regras claramente definidas. Um exemplo são os jogos de tabuleiro.
"Este é o próximo passo no desenvolvimento da IA, estamos pensando em sistemas para o mundo real", diz ele.
Um exemplo é a situação em que um drone precisa "explicar" a diferença entre uma sombra e uma parede. Parece simples, mas, de fato, se os helicópteros começarem a "entender" essa diferença, eles pararão de quebrar obstáculos. Ou, em qualquer caso, o número de acidentes diminuirá significativamente.
É interessante que a corporação ofereça treinamento em um mundo virtual que emule o mundo real. Anteriormente, isso não era possível devido às limitações do hardware, mas agora, graças aos poderosos adaptadores gráficos e outros componentes dos sistemas de computador, a IA pode ser treinada para pilotar um drone em um ambiente gráfico que copia, por exemplo, uma floresta ou um assentamento.
Um aspecto positivo desse método de treinamento pode ser chamado de capacidade de alterar as condições do mundo virtual: hora do dia, condições climáticas e alívio. Outra vantagem é o trabalho da IA com drones virtuais, não reais. E isso é uma economia de custos, já que os drones não são necessários em tais testes, não há acidentes com a necessidade de comprar novos dispositivos. Além disso, não há necessidade de ir ao ar livre, trocar baterias ou carregar um drone. Se o tempo estiver ruim, você não pode testar um helicóptero no mundo real. E no mundo virtual, o clima é sempre o que o desenvolvedor precisa. A perda de tempo é minimizada.
Shital Shah (Shital Shah), o principal desenvolvedor do simulador, argumenta que o treinamento da IA só é possível se você criar gráficos de alta qualidade com detalhes claros do ambiente.
Além do simulador, a plataforma Microsoft inclui uma biblioteca de software que facilita ao desenvolvedor escrever seu próprio código para os drones dos dois mais famosos desenvolvedores de drones: DJI e MavLink. Normalmente, os desenvolvedores precisam gastar muito tempo analisando a API ao escrever o código para uma plataforma de hardware específica. Talvez em um futuro próximo a Microsoft adicione drones de outros fabricantes.
De acordo com representantes da Microsoft, o AirSim permite que você treine a IA para prever a aparência de obstáculos, conforme discutido acima. Isso é necessário se uma pessoa quiser instruir a IA a dirigir veículos, helicópteros e outros tipos de dispositivos.
Os funcionários da Microsoft trabalham em sua plataforma há menos de um ano. Mas antes disso, eles participaram de outros projetos. Alguns especialistas lidaram com visão computacional, outros com IA ou robótica. Combinando toda a experiência dos membros da equipe, a Microsoft recebeu um novo desenvolvimento promissor.
Agora, os membros da equipe planejam criar agentes de IA que possam colaborar juntos, em vez de competir. A propósito, a divisão do Google, DeepMind, também
lida com esse mesmo problema. Anteriormente, esta unidade conduzia uma análise detalhada de situações nas quais os agentes de IA não competem, mas trabalham juntos para alcançar o mesmo objetivo. Especialistas descobriram que o comportamento dos agentes de IA muda de acordo com as condições e restrições de seu ambiente. Se as regras implicarem benefícios em caso de comportamento agressivo, a IA se tornará cada vez mais agressiva. Caso contrário, a IA ficará cada vez mais inclinada a cooperar com um parceiro ou parceiros.
Quanto à Microsoft, a empresa espera que sua nova plataforma de treinamento em IA permita que todo o setor cresça em um ritmo mais rápido. Além disso, a empresa acredita que é necessário começar a padronizar o trabalho dos agentes de IA introduzindo padrões e regras que descrevem o comportamento desses agentes no mundo real.