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 como 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 robótico de armazém, como exemplo disso. Alguém sugeriu a ele recentemente que seria legal e eficiente dizer a seus robôs de armazém onde ir, construindo um LLM para seu sistema. Na sua opinião, 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 proveniente do software de gerenciamento de armazém.
“Quando você tem 10.000 pedidos que acabaram de chegar e que você precisa enviar em duas horas, você tem que otimizar para isso. A linguagem não vai ajudar; só vai atrasar as coisas”, ele disse. “Temos um processamento massivo de dados e técnicas massivas de otimização de IA e planejamento. 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 lugares onde as coisas já foram limpas. Então, o exemplo da minha empresa é que estamos indo muito bem em armazéns, e os armazéns são realmente muito limitados. A iluminação não muda com aqueles prédios grandes. Não há coisas espalhadas pelo chão porque as pessoas empurrando carrinhos iriam bater nelas. Não há sacolas plásticas flutuantes circulando. E, em grande parte, não é do interesse das pessoas que trabalham lá serem 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.
“Então o fator de forma que usamos não são humanoides andando por aí — embora eu tenha construído e entregue mais humanoides do que qualquer outra pessoa. Eles parecem carrinhos de compras”, ele disse. “Ele tem um guidão, então se houver um problema com o robô, uma pessoa pode segurar o guidão e fazer o que quiser com ele”, ele disse.
Depois de todos esses anos, Brooks aprendeu que se trata de tornar a tecnologia acessível e construída para um propósito específico. “Eu sempre tento tornar a tecnologia fácil para as pessoas entenderem e, portanto, podemos implantá-la em escala e sempre olhar para o caso de negócios; o retorno sobre o investimento também é muito importante.”
Mesmo com isso, Brooks diz que temos que aceitar que sempre haverá casos discrepantes difíceis de resolver quando se trata de IA, que podem levar décadas para serem resolvidos. “Sem uma análise cuidadosa de como um sistema de IA é implantado, sempre há uma longa cauda de casos especiais que levam décadas para serem descobertos e corrigidos. Paradoxalmente, todas essas correções são completas por si mesmas.”
Brooks acrescenta que existe essa crença equivocada, principalmente graças a Lei de Mooreque sempre haverá um crescimento exponencial quando se trata de tecnologia – a ideia de que se Bate-papoGPT 4 isso é 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, o tamanho de armazenamento dobrou de 10 para 160 GB. Se tivesse continuado nessa trajetória, ele imaginou que teríamos um iPod com 160 TB de armazenamento em 2017, mas é claro que não. Os modelos vendidos em 2017 vinham, na verdade, com 256 GB ou 160 GB porque, como ele destacou, ninguém precisava de mais do que isso.
Brooks reconhece que os LLMs poderiam ajudar em algum momento com robôs domésticos, onde eles poderiam executar tarefas específicas, especialmente com uma população envelhecida e poucas pessoas para cuidar deles. Mas mesmo isso, ele diz, poderia vir com 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 poderiam fazer.' Não é aí que está o problema. O problema de ser capaz de fazer coisas tem a ver com a teoria de controle e todos os tipos de otimização matemática radical”, disse ele.
Brooks explica que isso poderia eventualmente levar a robôs com interfaces de linguagem úteis para pessoas em situações de cuidado. “Não é útil no depósito dizer a um robô individual para sair e pegar uma coisa para um pedido, mas pode ser útil para o cuidado de idosos em lares para as pessoas poderem dizer coisas aos robôs”, ele disse.
