Estamos em 2016 e você está vagando pela vizinhança ao anoitecer. À espreita, você está usando um smartphone para pegar aquele esquivo Snorlax e aumentar sua coleção em Pokémon Go. Você, junto com centenas de milhões de outros jogadores, está desfrutando de um jogo de realidade mista construído em torno de personagens adoráveis. O que você não percebe é que essas varreduras do seu ambiente um dia ajudarão robôs navegar por obstáculos e interagir com objetos.
Niantic, criadora do Pokémon Govendeu o jogo no ano passado e se concentrou em um dos tópicos de IA mais badalados do Vale do Silício no momento: modelos mundiais. “Nosso objetivo é reconstruir o mundo real”, diz Brian McClendon, Niantic Spatial diretor de tecnologia. Ele espera aproveitar seu tesouro de dados mundiais para construir réplicas. Ao contrário da natureza baseada em texto do grandes modelos de linguagemos modelos mundiais usam entradas visuais e podem gerar ambientes digitais que simulam a física.
Esse programas está prestes a infiltrar-se na vida cotidiana, sem que você necessariamente interaja diretamente com os modelos mundiais. 2027 pode ser um ano importante para a expansão da robótica doméstica e carros sem motoristaambos apoiados por avanços nos modelos mundiais. É hora de entender melhor como esses bots pensam.
“Portanto, com um modelo de linguagem, você tem uma frase e ela irá prever a próxima palavra da frase”, diz Oliver Cameron, CEO da Odisseiaum laboratório de IA focado em modelos mundiais. “Com um modelo de mundo, você fornece um estado visual do mundo, uma imagem, e ele então prevê o próximo estado visual do mundo.” Essas gerações 3D podem ser usadas como campos de treinamento digital. “São simulações, mas parecem reais”, diz ele.
McClendon vê esses modelos de mundo ajudando os robôs a praticar sem movimento físico ou nos ambientes pretendidos. Ele diz que alguém poderia tirar fotos de onde o robô deveria funcionar, gerar um modelo 3D e depois deixar o software executar “milhões de simulações” para treinar o robô nos parâmetros do espaço.
Não é só robôs humanóides que poderiam utilizar prática simulada; os carros sem motorista também melhoram com o uso de modelos mundiais. Sem um ser humano ao volante, as reações do software em frações de segundo são fundamentais.
“É importante ressaltar que um modelo mundial deve ser capaz de reagir às ações que realizamos no mundo e, portanto, deve compreender a física, causa e efeito, e como outros objetos e pessoas mudam suas ações em resposta às nossas”, diz Jamie Shotton, cientista-chefe da Wayveque constrói modelos mundiais projetados para carros.
