Robots humanoides

O buzz da Inteligência Artificial trouxe de volta o investimento em robots humanoides onde todos esperamos que façam muitas tarefas lá em casa.

Aparentemente não será para breve que isto vai acontecer. Além da lentidão (mais lentos em tarefas básicas que os humanos) o preço também é um entrave e, como refere Kanishka Rao, diretora de robótica da DeepMind, numa conferência de imprensa sobre os novos modelos, “Um dos grandes desafios da robótica, e uma razão pela qual não vemos robôs úteis em todos os lugares, é que os robôs geralmente têm um bom desempenho em cenários que já vivenciaram, mas realmente falharam em generalizar em cenários desconhecidos”. Contudo, é sempre espectacular ver atividades mundanas executas por estas máquinas em forma de...humano.

Robot Atlas (Boston Dynamics) a dançar breakdance e a fazer cambalhotas

Para demonstrar seu novo modelo de IA, a Figure mostrou um par de humanoides a arrumar mercearia

A startup chinesa Unitree gravou um vídeo bastante assustador do seu robô a pontapear um pau da mão de uma pessoa com um pontapé giratório

O robot elétrico Atlas da Boston Dynamics começa a trabalhar

Mas vale a pena conter um pouco o hype. Num evento recente em Stanford, Rodney Brooks, fundador da empresa iRobot e criador do Roomba, mostrou um slide listando 28 ciclos de hype que testemunhou ao longo dos anos. Robôs humanoides e agentes de IA são apenas os mais recentes. Brooks está cético de que a mania humanoide atenderá às expectativas inflacionadas, apontando que os robôs de supermercado da Figure realizaram a tarefa "cerca de 20 vezes mais devagar do que os humanos que acabaram de fazê-la".

Num artigo publicado no Media & Learning sobre a inteligência artificial (IA) nas escolas, o autor, Mutlu Cukurova, professor do Learning and Artificial Intelligence, University College London, Reino Unido, apesar do estudo se cingir a escolas dos EAU, tem reflexões que poderão, certamente, abranger todas e quaisquer escolas no mundo que passem a incluir sistemas de IA nos seus programas e metodologias de ensino. Estas conclusões parecem tão reais em Portugal. Ora vejamos:

1. Gestão da carga de trabalho: Os professores já estão sobrelotados com tarefas. Portanto, é essencial que essas plataformas de IA não acumulem mais trabalho. Não deveria ser necessário fazer malabarismos entre múltiplas ferramentas ou redefinir as práticas pedagógicas apenas para integrar a IA.
2. Confiança e Propriedade: A confiança deve percorrer um longo caminho. É mais provável que os professores utilizem uma ferramenta se acreditarem no seu potencial. Ao envolver os professores no processo de concepção da plataforma e garantir que esta satisfaz as suas necessidades, podemos fomentar a confiança.
3. Orientação Profissional: Como acontece com qualquer ferramenta, dominar as plataformas de IA requer alguma orientação. Os professores valorizam o apoio e as oportunidades de desenvolvimento profissional associados a estas ferramentas.
4. Facilidade de uso: Ninguém quer lutar com software complicado, inclusive os professores. Quanto mais fáceis forem de usar e integrar essas plataformas na sala de aula, maior será a probabilidade de serem adotadas.
5. Percepção de Qualidade: A qualidade percebida da plataforma de IA impacta significativamente sua aceitação. Não se trata apenas de quão sofisticada é a ferramenta, mas de quão eficaz ela é no auxílio ao ensino e à aprendizagem.
6. Orquestração da sala de aula: A capacidade de transição fluida entre plataformas de IA e outras atividades pedagógicas é crucial. Os planos de aula que apoiam esta integração podem fazer uma grande diferença.
7. Preocupações éticas e de privacidade: Não é surpresa que os professores sejam cautelosos quanto à privacidade de dados. Afinal lidam com crianças e jovens, um grupo etário muito sensível e susceptível de terem os seus dados publicados na Internet, quer ignorância (e inocência), quer por por atrevimento e apelo do risco. Garantir que as plataformas de IA respeitem a privacidade e os padrões éticos não é negociável.

Saco de desportos de combate BHOUT

Uma startup portuguesa, BHOUT, desenvolveu um saco de boxe (que pode ser utilizado para outros desportos de combate) e respectivos componentes, interactivo. O saco é construído com diversos sensores e incluí uma tecnologia de inteligência artificial que ajuda o desportista a melhorar o seu treino e a concretizar os seus objectivos.

Inicialmente a BHOUT construiu um clube de desporto, fitness, com desportos de combate. Depois partiu para o desenvolvimento do saco BHOUT.

Parece ser um gadget bastante interessante para se ter em casa, sobretudo com todos os acessórios que o compõem: luvas com sensores, app.  O valor que estima que venha a ser vendido ao público ronda os 2000€. Não será para todos, mas se tiver sucesso acredito que o preço possa tornar-se mais democrático.

Mapa mostra invasão da Rússia à Ucrânia em tempo real

Infelizmente, a vivermos um tempo de guerra, aparecem tecnologias que nos ajudam a perceber algumas coisas com mais informação. sobretudo gráfica. O Mapa que monitoriza as movimentações da Rússia e da Ucrânia é um esforço de crowdsourcing para mapear, documentar e validar informações. O mapa foi criado pelo Centre for Information Resilience (CIR) e tem com base em informações disponíveis no Twitter, TikTok, YouTube e em outras plataformas. Incrível, como informação escrita se torna em informação gráfica dinâmica graças à inteligência artificial e uma combinação de algorítmos altamente sofisticados. Ao abrir o site, são apresentados vários elementos gráficos:

•  Marcadores verdes: mostram o movimento de militares;
•  Marcadores azuis: imagens de satélite de forças e movimentos relacionados;
•  Marcadores amarelos: outras filmagens; 
• Marcadores laranja: imagens de bombardeamentos, explosões ou destruição.

Tendo conhecimento desta plataforma, o Twitter baniu algumas contas, mas posteriormente restaurou perfis sobre que têm como conteúdos ações militares. Foi referido que as informações disponíveis no mapa fazem parte de dados disponíveis abertamente na internet.

Mapa

IA do Google escreve nova música dos Nirvana

A Inteligência Artificial (IA) dos nossos dias há muito que ultrapassou a ficção do filme com o mesmo nome (A.I. no inglês). Soubemos agora, que os motores de IA do Google conseguiram criar uma nova música associada aos Nirvana - Drowned in the Sun - , banda mítica dos anos 90. Ou mais correctamente, uma música criada com base numa rede neural treinada na discografia dos Nirvana. A canção foi escrita como parte de um álbum chamado Lost Tapes of the 27 Club, um projeto realizado por uma organização sediada em Toronto chamada Over the Bridge com foco na saúde mental na indústria musical.

 

A rede neural encontrou padrões nesses diferentes componentes e controlou-os suficientemente para que, ao receber algumas notas para começar, pudesse usar esses mesmos padrões para prever o que viria a seguir; neste caso, acordes e melodias que parecem ter sido escritos por Kurt Cobain! Na verdade, foram dois motores de IA que compuseram a canção (como tantas vezes acontece na vida real). Uma IA escreveu a música, mas uma rede neural diferente escreveu as letras (usando essencialmente o mesmo processo da primeira), isto tudo com a estreita colaboração de técnicos e engenheiros... humanos.