A manipulação de alimentos é uma área de trabalho que ainda depende muito do ser humano. Frutas, vegetais, carne e outros alimentos precisam ser manuseados com rapidez, mas com cuidado. Também é difícil automatizar porque não existem dois pedaços de frutas, vegetais ou nuggets de frango exatamente iguais.
As demonstrações de Eka sugerem que a empresa pode estar no caminho certo. Eu me peguei comparando mentalmente seus robôs com o GPT-1, o primeiro grande modelo de linguagem da OpenAI, desenvolvido quatro anos antes do ChatGPT. O GPT-1 period muitas vezes incoerente, mas mostrava lampejos de inteligência linguística geral.
Os robôs que vi parecem ter um tipo semelhante de inteligência física nascente. Quando assisti a um vídeo de alguém pegando um molho de chaves em câmera lenta, percebi que ele fez algo que parecia extraordinariamente humano: tocou as pontas de suas pinças na mesa e deslizou-as ao longo da superfície antes de fazer contato com as chaves e prendê-las entre seus dígitos. Os algoritmos de Eka parecem saber instintivamente como se recuperar de um desastre. Esse tipo de coisa é difícil para outros robôs aprenderem, a menos que os humanos que os treinam cometam deliberadamente uma ampla gama de erros.
Ao contrário de qualquer outro robô que eu possa imaginar, é quase possível imaginar como é o mundo para o robô. Seus sensores parecem sentir o peso de seu braço, a inércia enquanto ele avança em direção às teclas e desacelera. Depois de ter as chaves em suas mãos, ele parece sentir o peso delas pendurado em suas garras.
Não sei se a abordagem de Eka é realmente o caminho para um avanço na robótica semelhante ao ChatGPT. Alguns especialistas muito inteligentes acreditam que misturar a demonstração humana com a simulação produzirá melhores resultados do que apenas a simulação. Talvez alguma combinação das duas abordagens seja necessária? Mas parece claro que os robôs eventualmente precisarão ter o tipo de inteligência tátil e física em que Eka está trabalhando, se quiserem obter uma destreza semelhante à humana.
Agrawal me disse que a mesma abordagem geral deveria funcionar para uma manipulação mais refinada. A complicada destreza necessária para construir um iPhone, por exemplo, poderia ser alcançada construindo diferentes atuadores e sensores e praticando a tarefa em simulação.
Depois de passar algumas horas no Eka, decido passar no restaurante lá embaixo. Observo do balcão enquanto a equipe prepara a comida e faz o café. Um descendente da máquina lá em cima pode ser capaz de fazer essas coisas tão bem, se não melhor. Mas dado o quanto gosto de conversar com as pessoas que trabalham lá, acho que pagaria mais para manter os humanos por perto. A menos que minhas mãos também sejam automatizadas.
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