Quando Rodney Brooks fala sobre robótica e inteligência artificial, você deveria ouvir. Atualmente professor emérito de robótica da Panasonic no MIT, ele também foi cofundador de três empresas importantes, incluindo Rethink Robotics, iRobot e seu empreendimento atual, Robust.ai. Brooks também dirigiu o Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) por uma década, começando em 1997.
Na verdade, ele gosta de fazer previsões sobre o futuro da IA e mantém um placar em seu blog sobre o quão bem ele está indo.
Ele sabe do que está falando e acha que talvez seja hora de colocar um freio no hype gritante que é a IA generativa. Brooks acha que é uma tecnologia impressionante, mas talvez não tão capaz quanto muitos estão sugerindo. “Não estou dizendo que os LLMs não são importantes, mas temos que ter cuidado [with] como os avaliamos”, disse ele ao TechCrunch.
Ele diz que o problema com a IA generativa é que, embora seja perfeitamente capaz de executar um determinado conjunto de tarefas, não pode fazer tudo o que um ser humano pode, e os humanos tendem a sobrestimar as suas capacidades. “Quando um ser humano vê um sistema de IA executar uma tarefa, ele imediatamente a generaliza para coisas semelhantes e faz uma estimativa da competência do sistema de IA; não apenas o desempenho nisso, mas a competência em torno disso”, disse Brooks. “E eles geralmente são muito otimistas demais, porque usam um modelo do desempenho de uma pessoa em uma tarefa.”
Ele acrescentou que o problema é que a IA generativa não é humana, nem mesmo semelhante a um ser humano, e é errado tentar atribuir-lhe capacidades humanas. Ele diz que as pessoas o consideram tão capaz que até querem usá-lo para aplicações que não fazem sentido.
Brooks oferece sua mais recente empresa, Robust.ai, um sistema de robótica de depósito, como um exemplo disso. Alguém sugeriu a ele recentemente que seria legal e eficiente dizer aos seus robôs de depósito para onde ir construindo um LLM para seu sistema. Em sua estimativa, no entanto, este não é um caso de uso razoável para IA generativa e, na verdade, tornaria as coisas mais lentas. Em vez disso, é muito mais simples conectar os robôs a um fluxo de dados vindo do software de gerenciamento de depósito.
“Quando você tem 10.000 pedidos que acabaram de chegar e precisa despachar em duas horas, é preciso otimizar para isso. A linguagem não vai ajudar; isso só vai desacelerar as coisas”, disse ele. “Temos processamento massivo de dados e técnicas e planejamento massivos de otimização de IA. E é assim que concluímos os pedidos rapidamente.”
Outra lição que Brooks aprendeu quando se trata de robôs e IA é que você não pode tentar fazer muito. Você deve resolver um problema solucionável onde os robôs podem ser integrados facilmente.
“Precisamos automatizar em locais onde as coisas já foram limpas. Portanto, o exemplo da minha empresa é que estamos indo muito bem em armazéns, e os armazéns são, na verdade, bastante restritos. A iluminação não muda com esses grandes edifícios. Não há coisas espalhadas pelo chão porque as pessoas que empurram os carrinhos iriam tropeçar nelas. Não há sacos plásticos flutuantes por aí. E em grande parte não é do interesse das pessoas que trabalham lá ser maliciosas com o robô”, disse ele.
Brooks explica que também se trata de robôs e humanos trabalhando juntos, então sua empresa projetou esses robôs para propósitos práticos relacionados a operações de depósito, em vez de construir um robô com aparência humana. Neste caso, parece um carrinho de compras com uma alça.
“Portanto, o formato que usamos não são humanóides andando por aí – embora eu tenha construído e entregue mais humanóides do que qualquer outra pessoa. Parecem carrinhos de compras”, disse ele. “Ele tem um guidão, então se houver algum problema com o robô, uma pessoa pode agarrar o guidão e fazer o que quiser com ele”, disse ele.
Depois de todos esses anos, Brooks aprendeu que o importante é tornar a tecnologia acessível e desenvolvida para um propósito específico. “Sempre tento tornar a tecnologia fácil de ser entendida pelas pessoas e, portanto, podemos implantá-la em escala e sempre analisar o caso de negócios; o retorno do investimento também é muito importante.”
Mesmo assim, Brooks diz que temos de aceitar que sempre haverá casos atípicos difíceis de resolver quando se trata de IA, que podem levar décadas para serem resolvidos. “Sem definir cuidadosamente como um sistema de IA é implantado, há sempre uma longa lista de casos especiais que levam décadas para serem descobertos e corrigidos. Paradoxalmente, todas essas correções são completadas pela IA.”
Brooks acrescenta que existe essa crença equivocada, principalmente graças a Lei de Moore, que sempre haverá um crescimento exponencial quando se trata de tecnologia — a ideia de que se o ChatGPT 4 for tão bom, imagine como será o ChatGPT 5, 6 e 7. Ele vê uma falha nessa lógica: a tecnologia nem sempre cresce exponencialmente, apesar da lei de Moore.
Ele usa o iPod como exemplo. Em algumas iterações, ele de fato dobrou o tamanho do armazenamento de 10 para 160 GB. Se tivesse continuado nessa trajetória, ele imaginou que teríamos um iPod com 160 TB de armazenamento até 2017, mas é claro que não tivemos. Os modelos vendidos em 2017 na verdade vinham com 256 GB ou 160 GB porque, como ele ressaltou, ninguém realmente precisava de mais do que isso.
Brooks reconhece que os LLMs poderiam ajudar em algum momento com robôs domésticos, onde poderiam realizar tarefas específicas, especialmente com uma população envelhecida e com falta de pessoas para cuidar deles. Mas mesmo isso, diz ele, pode trazer consigo o seu próprio conjunto de desafios únicos.
“As pessoas dizem, ‘Oh, os grandes modelos de linguagem farão com que os robôs sejam capazes de fazer coisas que eles não conseguiriam fazer.’ Não é aí que está o problema. O problema em ser capaz de fazer coisas é sobre teoria de controle e todos os tipos de outras otimizações matemáticas hardcore”, ele disse.
Brooks explica que isso poderia eventualmente levar a robôs com interfaces de linguagem úteis para pessoas em situações de cuidados. “Não é útil no armazém dizer a um robô individual para sair e pegar algo para um pedido, mas pode ser útil para o cuidado de idosos em residências que as pessoas possam dizer coisas aos robôs”, disse ele.
