O valor do mercado global de instalações de robôs industriais atingiu um recorde histórico de 16,5 bilhões de dólares. A Federação Internacional de Robótica (IFR) afirmou que as inovações tecnológicas, as forças do mercado e os novos campos de negócios impulsionarão a demanda futura. A IFR também publicou suas cinco tendências mundiais em robótica para 2025. Veja o que disseram:
Inteligência artificial: física, analítica e generativa
A tendência em direção à inteligência artificial (IA) na robótica está em ascensão. Usando diversas tecnologias de IA, a robótica pode realizar uma ampla gama de tarefas de maneira mais eficiente:
A IA analítica permite que os robôs processem e analisem grandes quantidades de dados coletados por seus sensores. Isso ajuda a lidar com a variabilidade e a imprevisibilidade do ambiente externo, em produções de alto nível e baixo volume e em ambientes públicos. Por exemplo, robôs equipados com sistemas de visão podem analisar tarefas anteriores para identificar padrões e otimizar suas operações para maior precisão e velocidade.
Fabricantes de robôs e chips estão recentemente investindo no desenvolvimento de hardware e software dedicados que simulam ambientes do mundo real. Essa chamada IA física permite que os robôs sejam treinados em ambientes virtuais e operem com base na experiência, em vez de apenas programação.
Esses projetos de IA generativa têm como objetivo criar um “momento ChatGPT” para a IA física. Essa tecnologia de simulação robótica impulsionada por IA avançará em ambientes industriais tradicionais e em aplicações de robótica de serviços.
Humanoides
Os robôs com forma de corpo humano têm recebido muita atenção da mídia. A ideia é que os robôs se tornem ferramentas de uso geral, capazes de carregar uma máquina de lavar louça sozinhos e trabalhar em uma linha de montagem em outro lugar. Startups estão trabalhando nesses robôs humanoides de uso geral.
No entanto, os fabricantes industriais estão focados em humanoides que realizam tarefas com um único propósito. A maioria desses projetos está sendo realizada na indústria automotiva, que tem desempenhado um papel-chave na aplicação pioneira de robôs ao longo da história da robótica industrial, assim como no setor de armazenamento.
Ainda assim, resta saber se os robôs humanoides podem representar um modelo de negócio economicamente viável e escalável para aplicações industriais, especialmente em comparação com as soluções de automação existentes. No entanto, há muitas aplicações que poderiam se beneficiar da forma humanoide e, portanto, oferecem um potencial de mercado para a robótica, como logística e armazenamento.
Sustentabilidade e eficiência energética
O cumprimento das metas de sustentabilidade ambiental da ONU e das regulamentações correspondentes em todo o mundo está se tornando um requisito importante para a inclusão nas listas brancas de fornecedores. Os robôs desempenham um papel fundamental para ajudar os fabricantes a alcançar esses objetivos.
Em geral, sua capacidade de realizar tarefas com alta precisão reduz o desperdício de material e melhora a relação entre o produto e a entrada em um processo de fabricação. Esses sistemas automatizados garantem qualidade consistente, algo essencial para produtos projetados para ter uma longa vida útil e manutenção mínima.
Na produção de tecnologias de energia verde, como painéis solares, baterias para carros elétricos ou equipamentos de reciclagem, os robôs são fundamentais para alcançar uma produção rentável. Eles permitem que os fabricantes aumentem rapidamente a produção para atender à crescente demanda sem comprometer a qualidade ou a sustentabilidade.
Ao mesmo tempo, a tecnologia robótica continua a melhorar para tornar os robôs mais eficientes em termos de energia. Por exemplo, a construção leve dos componentes móveis do robô reduz seu consumo de energia. Diferentes níveis de modo de suspensão colocam o hardware em uma posição de estacionamento que economiza energia. Os avanços na tecnologia de garras usam a biônica para alcançar alta força de preensão com consumo de energia quase nulo.
Robôs em novos campos de negócio
A indústria de manufatura em geral ainda tem muito potencial para automação robótica. A maioria das empresas de manufatura são pequenas e médias empresas (PME).
A adoção de robôs industriais pelas PMEs ainda é dificultada pelo alto investimento inicial e pelo alto custo total de propriedade. Os modelos de negócios de robôs como serviço (RaaS) permitem que as empresas se beneficiem da automação robótica sem necessidade de capital fixo. Os fornecedores de RaaS especializados em indústrias ou aplicações específicas podem oferecer soluções sofisticadas rapidamente.
Além disso, a robótica de baixo custo oferece opções para clientes potenciais que consideram que um robô de alto desempenho é grande demais para suas necessidades. Muitas aplicações têm requisitos baixos em termos de precisão, carga e vida útil. A robótica de baixo custo atende a esse novo segmento “suficientemente bom”.
Entre os novos segmentos de clientes interessantes, além da fabricação, estão a construção, a automação de laboratórios e o armazenamento. A demanda em todas as indústrias está sendo impulsionada pelas recentes crises que levaram à conscientização política sobre a capacidade de produção nacional em setores estrategicamente importantes. A automação permite que os fabricantes desloquem a produção sem sacrificar a eficiência de custos.
Robôs resolvem a escassez de mão de obra
Segundo a Organização Internacional do Trabalho (OIT), o setor de manufatura global continua sofrendo com a escassez de mão de obra. Um dos principais impulsionadores é a mudança demográfica, que já está afetando os mercados de trabalho das principais economias, como Estados Unidos, Japão, China, República da Coreia e Alemanha. Embora o impacto varie de país para país, o efeito acumulativo na cadeia de suprimentos é motivo de preocupação em quase todos os lugares.
O uso de robótica reduz significativamente o impacto da escassez de mão de obra na manufatura. Ao automatizar tarefas sujas, tediosas, perigosas ou delicadas, os trabalhadores humanos podem se concentrar em tarefas mais interessantes e de maior valor. Os robôs realizam tarefas tediosas, como inspeção visual de qualidade, pintura perigosa ou levantamento de objetos pesados. As inovações tecnológicas na robótica, como facilidade de uso, robôs colaborativos ou manipuladores móveis, ajudam a preencher as lacunas quando e onde for necessário.
IFR identifica inteligência artificial, humanoides e sustentabilidade entre as tendências. Relatório de Robotics 24/1/2026
Comunicado de imprensa DA COMISSÃO EUROPEIA. 13 de novembro de 2024 Bruxelas
A Comissão Europeia multou a Meta em 797,72 milhões de euros por violar as normas antitruste da UE ao vincular seu serviço de anúncios classificados online, o Facebook Marketplace, à sua rede social pessoal, o Facebook, e impor condições comerciais desleais a outros provedores de serviços de anúncios classificados online.
A infração:
A Meta é uma empresa multinacional de tecnologia dos EUA, cujo principal produto é sua rede social pessoal, o Facebook. Também oferece um serviço de anúncios classificados online chamado Facebook Marketplace, onde os usuários podem comprar e vender produtos.
A investigação da Comissão concluiu que a Meta é dominante no mercado de redes sociais pessoais, que abrange pelo menos o Espaço Econômico Europeu (EEE), bem como nos mercados nacionais de publicidade online em redes sociais.
Em particular, a Comissão concluiu que a Meta abusou de sua posição dominante, violando o artigo 102 do Tratado sobre o Funcionamento da União Europeia («TFUE») ao:
A vinculação de seu serviço de anúncios classificados online Facebook Marketplace com sua rede social pessoal Facebook significa que todos os usuários do Facebook têm acesso automático e são regularmente expostos ao Facebook Marketplace, queiram ou não. A Comissão concluiu que os concorrentes do Facebook Marketplace poderiam ser excluídos, já que a vinculação concede ao Facebook Marketplace uma vantagem substancial de distribuição que os concorrentes não podem igualar.
Além disso, a Meta impos unilateralmente condições comerciais desleais a outros provedores de serviços de anúncios classificados online que anunciam nas plataformas da Meta, em particular nas suas populares redes sociais Facebook e Instagram. Isso permite à Meta utilizar os dados relacionados aos anúncios gerados por outros anunciantes para o benefício exclusivo do Facebook Marketplace.
A Comissão ordenou que a Meta encerre efetivamente essa conduta e que se abstenha de repetir a infração ou adotar práticas com um objetivo ou efeito equivalente no futuro.
A multa de 797,72 milhões de euros foi definida com base nas diretrizes de multas da Comissão de 2006.
Para determinar o valor da multa, a Comissão considerou a duração e gravidade da infração, bem como o volume de negócios do Facebook Marketplace, que é o foco das infrações e, portanto, define o montante básico da multa. Além disso, a Comissão levou em conta o volume de negócios total da Meta, para garantir um efeito dissuasório suficiente para uma empresa com recursos tão significativos como os da Meta.
Fundamentação:
Em junho de 2021, a Comissão abriu um procedimento formal para investigar uma possível conduta anticompetitiva do Facebook. Em dezembro de 2022, a Comissão enviou à Meta um pliego de acusações, ao qual a empresa respondeu em junho de 2023.
O artigo 102 do TFUE e o artigo 54 do Acordo EEEproíbem o abuso de posição dominante.
A posição dominante no mercado não é ilegal por si só segundo as normas antitruste da UE. No entanto, empresas dominantes têm a responsabilidade especial de não abusar de sua posição de poder, restringindo a concorrência, seja no mercado onde são dominantes ou em mercados adjacentes.
As multas impostas a empresas que violam as regras antitruste da UE são pagas ao orçamento geral da UE. Esses recursos não são alocados para despesas específicas, mas reduzem as contribuições dos Estados-membros para o orçamento da UE no ano seguinte, ajudando a diminuir a carga tributária sobre os cidadãos.
Mais informações sobre este caso estarão disponíveis sob o número AT.40684 no registro público de casos no site de Concorrência da Comissão, assim que forem resolvidas as questões de confidencialidade.
Declarações:
“Hoje multamos a Meta em 797,72 milhões de euros por abusar de sua posição dominante nos mercados de serviços de redes sociais pessoais e publicidade online em plataformas de redes sociais. A Meta vinculou seu serviço de anúncios classificados online, Facebook Marketplace, à sua rede social pessoal, Facebook, e impôs condições comerciais injustas a outros fornecedores de serviços de anúncios classificados online. Fez isso para beneficiar seu próprio serviço, Facebook Marketplace, concedendo-lhe vantagens que outros concorrentes não podiam igualar. Isso é ilegal de acordo com as normas antitruste da UE. A Meta agora deve pôr fim a essa conduta.”
Margrethe Vestager, Vice-Presidente Executiva responsável pela Política de Concorrência.
“Os robôs conversarão entre si, terão vontade própria, desejos… Não sei o que lhe surpreende com isso.”
Revolucionou a inteligência artificial e agora está pronto para revolucionar nossas vidas. Este engenheiro computacional e filósofo estabeleceu as bases matemáticas para que os robôs pensem e sintam como os seres humanos, e não apenas acumulem dados. Por suas descobertas, acaba de receber o prêmio BBVA Fronteiras do Conhecimento.
Seu currículo é impressionante. O Prêmio Turing – o Nobel da matemática –, doutorado em Engenharia, mestrado em Física, prêmios em Psicologia, Estatística e Filosofia e, agora, o Prêmio Fundação BBVA Fronteiras do Conhecimento em Tecnologias da Comunicação. E, como se não bastasse, é um pianista talentoso. No entanto, Judea Pearl prefere se definir como poeta. Afinal, ele faz metáforas com equações. Nos anos 80, desenvolveu uma linguagem matemática, as redes bayesianas, essenciais hoje para qualquer computador, mas agora, aos 87 anos, declara-se “apóstata” da inteligência artificial. Por quê? Justamente por essa pergunta. Não é um jogo de palavras. Pearl afirma que, enquanto não ensinarmos as máquinas a compreender as relações de causa e efeito, em suas variantes mais complexas, elas não pensarão como nós. E ele sabe como conseguir isso. Explica-nos de sua casa em Los Angeles. Lá, na Universidade da Califórnia, continua sendo professor. Tão lúcido quanto aquele jovem israelense, criado em uma pequena cidade bíblica, que chegou à ensolarada Califórnia há 60 anos.
XL. Seu objetivo é construir máquinas com um nível de inteligência humana, que pensem como nós.
Judea Pearl. Sim, porque até agora não criamos máquinas que “pensem”. Elas apenas simulam alguns aspectos do pensamento humano. “Entre humanos e máquinas, apenas o hardware é diferente; o software é o mesmo. Talvez haja uma diferença: o medo da morte. Mas não sei…”
XL. E, para fazer máquinas que pensem, o senhor afirma que elas precisam pensar em causas e efeitos, se perguntar ‘por quê’.
J.P. Sim, mas há níveis. É o que chamamos de “a escada da causalidade”. As máquinas atuais apenas criam associações entre o que foi observado antes e o que será observado no futuro. Isso permite que águias ou cobras cacem suas presas. Elas sabem onde o rato estará em cinco segundos.
XL. Mas isso não é suficiente…
J.P. Não. Existem dois níveis acima nessa escada que as máquinas ainda não alcançam. Um é prever ações que nunca foram realizadas antes nas mesmas condições.
XL. Mas há mais…
J.P. O próximo passo é a retrospecção. Por exemplo: tomei uma aspirina e minha dor de cabeça passou. Foi a aspirina que aliviou a dor ou foi a boa notícia que minha esposa me deu quando a tomei? Pensar nessa linha: um evento teria ocorrido se outro evento no passado não tivesse acontecido? Por enquanto, isso é algo que apenas os humanos fazem.
A escada da inteligência artificial. O salto definitivo das máquinas:
XL. Porque, até agora, esse tipo de pensamento não podia ser traduzido em fórmulas matemáticas, mas agora sim, graças ao senhor…
J.P. Sim, agora temos ferramentas matemáticas que nos permitem raciocinar nos três níveis. Falta apenas aplicá-las à inteligência artificial.
XL. Permita-me esclarecer o que o senhor disse; isso significa que o senhor traduz para equações a imaginação, a responsabilidade e até a culpa…
J.P. Sim, correto.
XL. Correto e impressionante, não? Os robôs poderão imaginar coisas que não existem. E o senhor mesmo afirma que essa capacidade foi essencial para o domínio do ser humano sobre as outras espécies. Agora as máquinas poderão fazer isso?
J.P. Sim, totalmente. Os humanos criaram esse “mercado de promessas”, convencer alguém a fazer algo em troca de uma promessa futura. E as máquinas poderão fazer isso.
“Criamos robôs pelo mesmo motivo que temos filhos. Para nos replicarmos. E os criamos na esperança de que adquiram nossos valores. E, na maioria das vezes, dá certo.”
XL. O senhor afirma com naturalidade que os robôs jogarão futebol e dirão coisas como “você deveria ter me passado a bola antes”.
J.P. Sim, claro, e o futebol será muito melhor. Os robôs se comunicarão como os humanos. Terão vontade própria, desejos… Me surpreende que isso o surpreenda [risos].
XL. O que me surpreende é a naturalidade com que o senhor fala dessas máquinas tão “humanas”…
J.P. Veja, estou envolvido com inteligência artificial há mais de 50 anos. Cresci com a certeza de que qualquer coisa que possamos fazer, as máquinas também poderão fazer. Não vejo nenhum impedimento, nenhum.
XL. Mas então, o que nos diferencia das máquinas?
J.P. Nós somos feitos de matéria orgânica, e as máquinas, de silício. O hardware é diferente, mas o software é o mesmo.
“A inteligência artificial tem o potencial de ser assustadora e o potencial de ser extremamente conveniente. Por enquanto, é apenas ‘nova’. Ainda é cedo para legislar.”
XL. Pouca diferença…
J.P. Talvez haja uma diferença: o medo da morte. Mas não tenho certeza de que isso faça uma grande diferença.
XL. E o amor?
J.P. As máquinas podem se apaixonar. Marvin Minsky tem um livro inteiro sobre as emoções das máquinas, The Emotion Machine, de anos atrás…
XL. Isso assusta um pouco…
J.P. Não é para assustar, é apenas algo novo. Tem o potencial de ser assustador e o potencial de ser extremamente conveniente. Por enquanto, é apenas “novo”.
XL. As máquinas poderão distinguir o bem do mal?
J.P. Sim, com a mesma confiabilidade que os seres humanos; talvez até mais. A analogia que gosto de usar é a de nossos filhos. Achamos que pensarão como nós, os criamos na esperança de que herdarão nossos valores. E, mesmo assim, existe o risco de que meu filho se torne um “Putin” qualquer. Mas todos passamos pelo processo de criar nossos filhos na esperança de que adquiram nossos valores. E geralmente funciona bem…
XL. Mas há alguém trabalhando nas bases éticas e morais dessa inteligência artificial?
J.P. Muita gente, sim. Mas acho que ainda é cedo para legislar.
XL. Eu diria que já é tarde…
J.P. Temos um novo tipo de máquina. Precisamos observá-la porque ainda não sabemos como vai evoluir. E não podemos legislar a partir do medo, do medo infundado.
XL. Mas o senhor mesmo conta que os criadores de uma inteligência artificial de grande sucesso, o AlphaGo da DeepMind, não sabem por que ela é tão eficaz, que eles mesmos não ‘controlam’ sua criação…
J.P. Correto. Mas veja: nós também não sabemos como a mente humana funciona. Tampouco sabemos como nossos filhos desenvolverão sua mente e, mesmo assim, confiamos neles. E sabe por quê? Porque funcionam como nós. E pensamos: provavelmente pensará como eu. E assim será com as máquinas.
XL. Mas os filhos acabam sendo diferentes… Embora o senhor defenda que o livre-arbítrio é “uma ilusão”. E nós aqui achando que tomamos nossas próprias decisões! Que decepção…
J.P. Para você é uma decepção, para mim é um grande alívio. Desde Aristóteles e Maimônides, os filósofos tentam reconciliar a ideia de Deus com o livre-arbítrio. Um Deus que prevê o futuro, que sabe o que é bom e o que é ruim e, mesmo assim, nos castiga por fazer coisas para as quais ele nos programou. Esse é um problema ético terrível que não conseguimos resolver.
XL. E o senhor vai resolver isso com inteligência artificial?
J.P. Claro, porque a primeira premissa é que não há livre-arbítrio. Temos a ilusão de que estamos no controle quando decidimos, mas não é assim. A decisão já foi tomada no cérebro antes. São nossos neurônios que dizem como devemos agir, que, por excitação ou nervosismo, me fazem mover a mão ou coçar o nariz. É determinista e não há uma força divina por trás disso.
“Levaremos implantes e eles irão interagir com os de outras pessoas. Dá medo, não dá? (Risos). Mas todos já temos implantes: chamam-se ‘linguagem’, ‘cultura’… nascemos com eles.”
XL. O que podemos fazer para que as matemáticas sejam ensinadas ou aprendidas melhor?
J.P. Isso mesmo me perguntou Bill Gates. E eu busquei na minha própria educação. Eu tive a sorte de ter excelentes professores, judeus alemães que fugiram do regime nazista e chegaram a Tel Aviv. Eles ensinavam ciência e matemática de maneira cronológica, não lógica. Quando nos falavam de Arquimedes, de como ele saltou da banheira e saiu gritando “Eureka, Eureka!”, nos envolvíamos. A base de nossa inteligência são as histórias, o relato, porque elas conectam as pessoas. As histórias fazem história. É mais fácil implantar ideias abstratas, como as matemáticas, por meio de histórias, de narrativas.
XL. E o que o senhor acha da filosofia, que agora está sendo relegada na educação?
J.P. Isso é terrível. A filosofia é muito importante. Ela nos conecta com pelo menos 80 gerações de pensadores. Cria uma linguagem comum, constrói a civilização.
XL. Mas não é útil para conseguir um emprego… ou isso dizem. E se dá prioridade às engenharias, que criam esses robôs que, precisamente, vão nos tirar o trabalho…
J.P. Sim, isso já está acontecendo. E vai acontecer mais. Isso tem dois aspectos: um, como nos sentiremos úteis quando não tivermos um trabalho. O outro, do que vamos viver, como conseguimos um salário. O segundo é uma questão de economia e gestão. Eu não tenho uma solução para isso. Mas ela existe. Ela virá.
XL. E quanto ao primeiro?
J.P. Podemos resolver isso. Eu tenho 87 anos, sou inútil e encontro alegria a cada hora do dia.
XL. [Risos]. O senhor não é nada inútil, e sabe disso.
J.P. Veja, quase tudo é ilusório. Vivo com a ilusão da resposta do meu entorno, dos meus filhos, dos meus alunos. Se dou uma aula, me sinto feliz porque tenho a ilusão de que alguém se beneficia com isso. É possível criar ilusões. A gente as cria para si mesmo.
“A base de nossa inteligência são as histórias, o relato, porque conectam as pessoas. As histórias fazem história. É mais fácil implantar ideias abstratas, como as matemáticas, por meio de narrativas.”
XL. Falávamos antes sobre o bem e o mal. O senhor sofreu o mal de uma forma inimaginável, quando assassinaram seu filho (veja o quadro ao lado); agora há uma guerra… As máquinas podem mudar isso, nos tornar melhores?
J.P. Eu não tenho a resposta. Mas talvez, quando implementarmos nas máquinas a empatia ou o arrependimento, entenderemos como essas coisas se formam em nós e poderemos ser um pouco melhores.
XL. E o que o senhor pensa sobre incorporar a tecnologia ao nosso corpo? Seremos transumanos…
J.P. Não vejo nenhum impedimento nisso. Vamos usar implantes e eles irão interagir com os implantes de outras pessoas ou outros agentes.
XL. O senhor gostaria de ter um implante no cérebro?
J.P. Dá medo, não dá? [Risos]. Eu já tenho um implante. Todos nós temos: chamam-se ‘linguagem’, ‘cultura’… nascemos com eles. Mas, como já estamos acostumados com eles, não nos surpreendem.
XL. Mas por que o senhor insiste em fazer máquinas mais inteligentes que nós?
J.P. Porque estamos tentando nos replicar e amplificar a nós mesmos.
XL. Para quê?
J.P. Pela mesma razão de termos filhos.
XL. Eu ‘comprei’ a sua analogia, mas antes criávamos máquinas para nos ajudar; agora elas nos substituem.
J.P. Não, não. Criamos máquinas para nos ajudar. Elas vão nos substituir, sim. Mas as criamos para nos ajudar [risos]. Embora elas nos superem.
XL. Existe uma fórmula matemática para a justiça?
J.P. Tem que haver uma. Assim não haveria ambiguidade e nenhum ditador poderia nos dizer o que é justo. Para combater um Putin, seriam necessárias mais matemáticas.
“Eu não faço previsões, mas o futuro vai ser totalmente diferente, uma revolução. Sou otimista, embora não saiba aonde isso nos levará.”
XL. O senhor tem um monte de livros antigos.
J.P. Eu os coleciono. Tenho uma primeira edição de Galileo [ele pega o livro].
XL. O senhor viaja no tempo. Vai desses livros para a inteligência artificial. Não posso deixar de perguntar, embora já tenha me dito para não fazer isso, como o senhor vê o mundo em 10 ou 20 anos…
J.P. [Risos]. Eu não faço previsões. Mas vai ser totalmente diferente, uma revolução. Não sei aonde isso nos levará, mas sou otimista. Embora seja triste que meus netos não desfrutem, por exemplo, de ler meus livros antigos. O fosso cultural entre gerações vai aumentar. E isso me preocupa. Porque eles vão perder toda a sabedoria que transmitimos de pais para filhos.
XL. E o senhor diz isso, que está criando robôs pensantes!
J.P. Sim, mas eu crio máquinas que pensam para entender como pensamos.
XL. Qual é o conselho para os jovens ainda ‘resgatáveis’?
J.P. Leiam história.
XL. Ler? O senhor é muito otimista…
J.P. Tá, então que vejam documentários. Sobre as civilizações, a evolução, como chegamos a ser o que somos. Sejam curiosos! Esse é o meu conselho: tentem entender as coisas por si mesmos.
Inteligência Artificial – Entrevista com Judea Pearl
O aprendizado de máquina que lançou as bases da Inteligência Artificial, a descoberta dos vencedores do Nobel de Física.
O americano John Hopfield e o britânico Geoffrey Hinton foram distinguidos por seus avanços nas redes neurais artificiais, uma estrutura computacional inspirada no funcionamento do cérebro.
A Real Academia Sueca de Ciências concedeu o Prêmio Nobel de Física 2024 ao americano John Hopfield e ao britânico Geoffrey Hinton por suas contribuições fundamentais ao desenvolvimento do aprendizado de máquina, considerado uma ferramenta chave para a Inteligência Artificial (IA) como a conhecemos hoje.
Hopfield nasceu em 1933 em Chicago e realiza sua pesquisa na Universidade de Princeton, Estados Unidos. Hinton nasceu em 1947 em Londres e é pesquisador na Universidade de Toronto, Canadá.
Ao apresentar os laureados, o comitê do Nobel destacou que “embora os computadores não possam pensar, as máquinas agora podem imitar funções como a memória e o aprendizado. Os premiados deste ano em Física contribuíram para tornar isso possível”.
Utilizando princípios da física, ambos os cientistas realizaram avanços chave que lançaram as bases para as redes neurais artificiais, uma estrutura computacional inspirada no funcionamento do cérebro. Essa descoberta não apenas mudou a forma como as máquinas processam e armazenam informações, mas também foi crucial para o desenvolvimento da inteligência artificial moderna, especialmente no aprendizado profundo.
Entendendo o cérebro para criar redes neurais artificiais:
O trabalho de Hopfield, da Universidade de Princeton, e de Hinton, da Universidade de Toronto, está profundamente relacionado aos conceitos de física e biologia. Embora hoje associemos o aprendizado de máquina a computadores e algoritmos, os primeiros passos para a criação de redes neurais artificiais nasceram do desejo de entender como o cérebro humano funciona e como ele processa a informação. Hopfield, um físico teórico, desempenhou um papel decisivo ao aplicar conceitos da física à neurociência para explicar como o cérebro pode armazenar e recuperar informações.
Em 1982, ele desenvolveu a rede de Hopfield, um modelo de rede neural artificial capaz de armazenar padrões de informação e recuperá-los posteriormente, mesmo quando esses padrões estão incompletos ou alterados. Esse conceito, conhecido como memória associativa, imita a capacidade humana de recordar algo, por exemplo, uma palavra que está na ponta da língua, processando outras palavras próximas em significado até encontrar a correta.
Hopfield aplicou conhecimentos de física, como os princípios que regem os sistemas de espín atômico, para criar sua rede. Na física, o espín é uma propriedade das partículas subatômicas que gera um campo magnético. Inspirado por esse comportamento, Hopfield projetou um sistema em que as neurônios, ou nós, se conectavam entre si com intensidades variáveis, de forma similar a como os átomos de um material magnético influenciam as direções dos seus espins vizinhos.
Essa abordagem permitiu à rede associar e reconstruir padrões de maneira eficiente, uma ideia revolucionária que marcou o início de uma nova era na computação neural.
A Rede de Hopfield e a memória associativa:
A rede de Hopfield representa um avanço significativo porque se baseia em um sistema capaz de armazenar múltiplos padrões simultaneamente. Quando um padrão incompleto é apresentado, a rede pode encontrar o mais próximo entre os padrões que ela já memorizou e reconstruí-lo. Esse processo assemelha-se a rolar uma bola por uma paisagem de picos e vales: se a bola for deixada perto de um vale (padrão), ela rolará até o fundo, onde encontrará o padrão mais próximo.
Em termos técnicos, a rede é programada com uma imagem em preto e branco, atribuindo valores binários a cada nó (0 para preto, 1 para branco). Em seguida, utiliza-se uma fórmula de energia para ajustar as conexões entre os nós, permitindo que a rede reduza a energia total do sistema e, eventualmente, atinja um estado estável, no qual o padrão original foi recriado. Essa abordagem não apenas foi inovadora, mas também se mostrou escalável: a rede poderia armazenar e diferenciar múltiplas imagens, abrindo caminho para uma forma de armazenamento distribuído de informações que mais tarde inspiraria os avanços em inteligência artificial.
Hinton e a máquina de Boltzmann:
Enquanto Hopfield desenvolvia sua rede, Geoffrey Hinton explorava como as máquinas poderiam aprender a processar padrões de maneira semelhante aos humanos, encontrando suas próprias categorias sem a necessidade de instruções explícitas.
Hinton foi pioneiro na máquina de Boltzmann, um tipo de rede neural que utiliza princípios da física estatística para descobrir estruturas em grandes quantidades de dados.
A física estatística estuda sistemas compostos por muitos elementos semelhantes, como as moléculas de um gás, cujos estados individuais são imprevisíveis, mas que coletivamente podem ser analisados para determinar propriedades como pressão e temperatura. Hinton aproveitou esses conceitos para projetar uma máquina capaz de analisar a probabilidade de um conjunto específico de conexões em uma rede ocorrer, com base na energia da rede como um todo. Inspirado pela equação de Ludwig Boltzmann, Hinton usou essa fórmula para calcular a probabilidade de diferentes configurações dentro da rede.
A máquina de Boltzmann possui dois tipos de nós: visíveis e ocultos. Os primeiros recebem as informações iniciais, enquanto os nós ocultos geram padrões a partir dessa informação, ajustando as conexões da rede para que os exemplos treinados tenham a maior probabilidade possível de ocorrer. Dessa forma, a máquina aprende com exemplos, não com instruções, e pode reconhecer padrões mesmo quando a informação é nova, mas semelhante aos exemplos previamente vistos.
As bases do aprendizado profundo da Inteligência Artificial:
O trabalho de Hopfield e Hinton não apenas revitalizou o interesse por redes neurais, mas também abriu a porta para o desenvolvimento do aprendizado profundo, uma ramificação da IA que hoje impulsiona grande parte das inovações tecnológicas, desde assistentes virtuais até veículos autônomos.
As redes neurais profundas, que são modelos com muitas camadas de neurônios, devem sua existência a esses avanços iniciais nas redes neurais artificiais.
Atualmente, as redes neurais são ferramentas fundamentais para analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões complexos em imagens e sons, e melhorar a tomada de decisões em setores que vão da medicina à astrofísica.
Por exemplo, na física de partículas, as redes neurais artificiais foram fundamentais para a descoberta da partícula de Higgs, um feito que foi premiado com o Prêmio Nobel de Física em 2013. Da mesma forma, o aprendizado de máquina tem permitido melhorar a detecção de ondas gravitacionais, outro marco científico recente.
Graças às descobertas de Hopfield e Hinton, a IA continua a evoluir em um ritmo acelerado. No campo da biologia molecular, por exemplo, as redes neurais são usadas para prever a estrutura de proteínas, o que tem implicações diretas no desenvolvimento de medicamentos. Além disso, no setor de energia renovável, as redes estão sendo usadas para projetar materiais com melhores propriedades para células solares mais eficientes.
John McCarthy, nascido em 1927 e falecido em outubro de 2011, foi um matemático e cientista da computação norte-americano que se destacou por cunhar o termo “inteligência artificial” e por suas contribuições pioneiras no desenvolvimento deste campo. O legado de John McCarthy é imenso. Suas ideias e contribuições influenciaram gerações de pesquisadores em inteligência artificial. John McCarthy é considerado um dos pais da inteligência artificial por sua visão, suas contribuições técnicas e seu papel na fundação deste campo. Seu legado continua a inspirar pesquisadores de todo o mundo em sua busca por criar máquinas inteligentes.
Os Inícios e a Visão:
A Conferência de Dartmouth: em 1956, McCarthy organizou a Conferência de Dartmouth, um evento histórico onde se reuniram os principais pesquisadores da época para discutir a possibilidade de criar máquinas inteligentes. Esta conferência marcou o nascimento formal da inteligência artificial como campo de estudo.
O que foi a Conferência de Dartmouth?
A Conferência de Dartmouth foi um encontro acadêmico que ocorreu no verão de 1956 no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire. Organizada por um grupo de cientistas da computação, entre os quais se destacavam John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e Allen Newell, esta conferência marcou o nascimento formal da inteligência artificial como campo de estudo.
O principal objetivo da conferência era explorar a possibilidade de criar máquinas capazes de realizar tarefas que, até aquele momento, eram consideradas exclusivas dos seres humanos, como raciocinar, aprender e resolver problemas. Os organizadores sugeriram que seria possível simular qualquer aspecto do aprendizado ou qualquer outra característica da inteligência em uma máquina.
Embora o grupo de participantes fosse relativamente pequeno, estava composto por alguns dos cientistas da computação mais brilhantes da época. Entre eles estavam:
John McCarthy: o principal organizador e o responsável por cunhar o termo “inteligência artificial”.
Marvin Minsky: fundador do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT.
Claude Shannon: considerado o pai da teoria da informação.
Allen Newell e Herbert Simon: pioneiros no campo da inteligência artificial simbólica e criadores do programa Logic Theorist.
Durante as seis semanas que durou a conferência, os participantes discutiram uma ampla gama de temas relacionados à inteligência artificial, incluindo:
Automatização de processos criativos: como fazer as máquinas capazes de escrever música, compor poemas ou criar obras de arte.
Simulação de processos mentais: como modelar o pensamento humano em uma máquina.
Desenvolvimento de linguagens de programação: a necessidade de criar linguagens de programação adequadas para a pesquisa em inteligência artificial.
Aprendizado automático: como fazer com que as máquinas aprendam com a experiência.
Neurociência computacional: a relação entre a inteligência artificial e o funcionamento do cérebro humano.
Essa conferência teve um impacto duradouro no desenvolvimento da inteligência artificial. Alguns dos resultados mais importantes foram:
O nascimento de um campo: a conferência consolidou a inteligência artificial como uma disciplina acadêmica e científica.
A criação de laboratórios de pesquisa: após a conferência, muitos laboratórios de pesquisa em inteligência artificial foram fundados ao redor do mundo.
O desenvolvimento de novas linguagens de programação: Lisp, uma das linguagens de programação mais importantes para a IA, foi desenvolvida nos anos seguintes à conferência.
O financiamento para a pesquisa: a conferência gerou grande interesse na inteligência artificial e atraiu investimentos significativos para a pesquisa nesse campo.
Em resumo, a Conferência de Dartmouth foi um evento seminal que estabeleceu as bases para o desenvolvimento da inteligência artificial como a conhecemos hoje. Graças a essa conferência, um grupo de cientistas visionários deu os primeiros passos para a criação de máquinas inteligentes.
O termo “inteligência artificial”: foi nesta conferência que McCarthy propôs o termo “inteligência artificial” para descrever a ciência e a engenharia de criar máquinas inteligentes.
Contribuições-chave de McCarthy:
McCarthy desenvolveu a linguagem de programação Lisp, uma das primeiras linguagens projetadas especificamente para a pesquisa em inteligência artificial. Lisp se destacou pela sua flexibilidade e capacidade de manipular símbolos, o que a tornou uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento de sistemas especialistas e a pesquisa em aprendizado automático. Lisp, acrônimo de LISt Processor (Processador de Listas), é uma linguagem de programação de alto nível com uma longa história e uma influência significativa no desenvolvimento da informática. Desenvolvida no final dos anos 50 por John McCarthy, Lisp se destaca por sua simplicidade conceitual e flexibilidade, tornando-se uma ferramenta poderosa para programação e, especialmente, para pesquisa em inteligência artificial.
As características-chave do Lisp podem ser sintetizadas da seguinte forma:
Sintaxe homoicônica: uma das características mais distintivas do Lisp é sua sintaxe homoicônica. Isso significa que o código Lisp é, ele mesmo, uma estrutura de dados, permitindo grande flexibilidade na manipulação do código.
Processamento de listas: como o nome indica, Lisp é projetado para trabalhar com listas. As listas são a estrutura de dados fundamental no Lisp e são usadas tanto para representar dados como código.
Funções como dados de primeira classe: as funções no Lisp são tratadas como qualquer outro dado. Podem ser atribuídas a variáveis, passadas como argumentos para outras funções e retornadas como valores.
Macros: Lisp oferece um poderoso sistema de macros que permite aos programadores estender a linguagem e criar novas construções sintáticas.
Multiparadigma: Lisp é uma linguagem multiparadigma, o que significa que admite diferentes estilos de programação, como programação funcional, programação imperativa e programação orientada a objetos.
Por que Lisp é importante?
Por sua influência em outras linguagens: Lisp influenciou o design de muitas outras linguagens de programação, como Python, Scheme, Clojure e JavaScript.
Por seu uso em inteligência artificial: Lisp foi uma das primeiras linguagens usadas para pesquisa em inteligência artificial e ainda é popular nesse campo.
Metaprogramação: a sintaxe homoicônica de Lisp facilita a metaprogramação, ou seja, a capacidade de escrever programas que manipulam outros programas.
Por sua flexibilidade: Lisp é uma linguagem muito flexível que permite aos programadores expressar ideias de maneira concisa e elegante.
Hoje em dia, Lisp é usado na pesquisa em inteligência artificial, aprendizado automático e processamento de linguagem natural. Também é usado para desenvolver software de propósito geral, algumas aplicações web e sistemas embutidos. Além disso, é utilizado como linguagem de ensino em universidades e escolas de programação devido à sua simplicidade e poder expressivo.
Em resumo, Lisp é uma linguagem de programação com uma longa história e uma influência significativa no desenvolvimento da informática. Sua sintaxe homoicônica, seu foco no processamento de listas e sua flexibilidade tornam-na uma ferramenta poderosa para programação e pesquisa. Embora pareça uma linguagem antiga, Lisp continua sendo relevante até hoje e continua a inspirar novos programadores.
McCarthy introduziu conceitos fundamentais para o desenvolvimento da inteligência artificial, como heurística, busca e sistemas especialistas. Essas ideias estabeleceram as bases para muitas das pesquisas subsequentes no campo.
Em outra de suas contribuições, ajudou a constituir o Laboratório de Inteligência Artificial do MIT: Junto a Marvin Minsky, McCarthy fundou o Laboratório de Inteligência Artificial do MIT, um dos centros de pesquisa mais importantes na área.
O Laboratório de Ciências da Computação e Inteligência Artificial do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (em inglês, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ou CSAIL) é um dos laboratórios de pesquisa mais importantes e prestigiados do mundo no campo da informática e da inteligência artificial. O CSAIL é o resultado da fusão de dois laboratórios preexistentes no MIT: Laboratory for Computer Science: Fundado em 1963, focava na pesquisa fundamental em ciências da computação e Artificial Intelligence Laboratory: Fundado em 1959, se dedicava à pesquisa pioneira em inteligência artificial. Em 2003, ambos os laboratórios se uniram para formar o CSAIL, criando um centro de pesquisa ainda maior e mais poderoso. Assim, o CSAIL é o produto do trabalho de numerosos pesquisadores, cientistas e visionários ao longo de várias décadas.
Suas principais áreas de pesquisa atuais incluem:
Inteligência Artificial: desenvolvimento de algoritmos de aprendizado automático, visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas especialistas.
Robótica: design e construção de robôs autônomos e sistemas de controle inteligentes.
Biologia Computacional: aplicação de técnicas computacionais para analisar dados biológicos e desenvolver novas terapias.
Segurança Cibernética: desenvolvimento de sistemas e protocolos seguros para proteger informações e infraestruturas críticas.
Interação Humano-Computador: design de interfaces intuitivas e naturais para a interação com computadores.
O trabalho realizado no CSAIL teve um impacto significativo na sociedade e na indústria. Alguns dos feitos mais notáveis incluem: o desenvolvimento de tecnologias chave como Internet, a WWW e o processamento de linguagem natural; inovação em robótica e os avanços em inteligência artificial, sendo pioneiro no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo e contribuindo para a criação de assistentes virtuais e veículos autônomos..
Além da técnica:
McCarthy não se concentrou apenas nos aspectos técnicos da inteligência artificial, mas também refletiu sobre as implicações filosóficas e sociais dessa tecnologia. Ele foi um defensor da inteligência artificial como ferramenta para resolver problemas do mundo real e melhorar a qualidade de vida das pessoas.
John McCarthy desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento dos sistemas especialistas, uma das primeiras aplicações práticas da inteligência artificial.
Um impulso muito importante de McCarthy. O que são os sistemas especialistas?
Os sistemas especialistas são programas de computador projetados para emular o raciocínio de um especialista humano em um domínio específico. Esses sistemas utilizam uma base de conhecimento e regras de inferência para resolver problemas e tomar decisões. Por exemplo, um sistema especialista médico poderia diagnosticar doenças com base nos sintomas do paciente e seu histórico médico.
Embora McCarthy não tenha desenvolvido o primeiro sistema especialista, suas ideias e contribuições foram fundamentais para o desenvolvimento dessa tecnologia. Seu enfoque na representação do conhecimento e no raciocínio lógico forneceu uma base sólida para a criação desses sistemas.
McCarthy enfatizou a importância de representar o conhecimento de maneira formal e estruturada. Essa ideia foi fundamental para a criação das bases de conhecimento utilizadas nos sistemas especialistas. McCarthy e seus colegas desenvolveram técnicas de raciocínio baseadas em regras, que permitem aos sistemas especialistas chegar a conclusões a partir de um conjunto de fatos e regras. A linguagem Lisp: que foi amplamente utilizada para desenvolver sistemas especialistas devido à sua capacidade de…
As ideias de McCarthy sobre a representação do conhecimento e o raciocínio lógico continuam sendo relevantes no desenvolvimento de sistemas inteligentes. Embora os sistemas especialistas tenham evoluído significativamente desde os primeiros dias, os princípios fundamentais estabelecidos por McCarthy ainda são válidos.
Legado e Reconhecimentos:
John McCarthy faleceu em 2011, deixando um legado inesquecível no campo da inteligência artificial. Suas ideias e contribuições continuam a inspirar pesquisadores de todo o mundo. Ao longo de sua carreira, ele recebeu numerosos reconhecimentos, incluindo o Prêmio Turing, considerado o Nobel da informática.
Em resumo, John McCarthy foi um visionário que transformou a forma como pensamos sobre inteligência e máquinas. Sua paixão pela lógica, sua capacidade de criar ferramentas poderosas e sua visão de futuro estabeleceram as bases para o desenvolvimento da inteligência artificial moderna.
Embora McCarthy não tenha se dedicado exclusivamente à robótica, suas ideias e contribuições foram fundamentais para o desenvolvimento dessa disciplina. Seu enfoque na representação do conhecimento, no planejamento e no raciocínio forneceu uma base sólida para a criação de robôs inteligentes.
Planejamento de tarefas: As técnicas de planejamento desenvolvidas no contexto da inteligência artificial, influenciadas pelo trabalho de McCarthy, foram aplicadas à robótica para permitir que os robôs planejassem e executassem sequências de ações complexas. Por exemplo, um robô industrial pode planejar o melhor caminho para mover uma peça de um ponto a outro, evitando obstáculos.
Visão computacional: O desenvolvimento de sistemas de visão computacional, necessários para que os robôs possam perceber seu ambiente, se beneficiou das pesquisas em representação do conhecimento e processamento de imagens. McCarthy e seus colegas contribuíram para estabelecer as bases para que os robôs pudessem “ver” e entender o mundo ao seu redor.
Aprendizado de robôs: As ideias de McCarthy sobre aprendizado automático inspiraram o desenvolvimento de algoritmos que permitem aos robôs aprender com a experiência e melhorar seu desempenho. Por exemplo, um robô pode aprender a caminhar de forma mais eficiente por meio de tentativa e erro.
McCarthy forneceu as ferramentas conceituais e técnicas necessárias para que os robôs pudessem realizar tarefas cada vez mais complexas e se adaptar a ambientes em mudança.
A Visão de McCarthy sobre o futuro da Inteligência Artificial:
McCarthy era um visionário que acreditava no potencial da inteligência artificial para transformar o mundo. Sua visão era ambiciosa e abrangia desde aplicações práticas até questões filosóficas.
Inteligência Artificial Geral (IAG): McCarthy estava convencido de que era possível criar máquinas com uma inteligência comparável à humana, o que hoje conhecemos como Inteligência Artificial Geral (IAG). Ele acreditava que a IAG poderia resolver alguns dos problemas mais importantes da humanidade, como a pobreza, doenças e as mudanças climáticas.
Superinteligência: embora não tenha usado o termo “superinteligência”, McCarthy previu a possibilidade de as máquinas superarem a inteligência humana em muitos aspectos. Ele expressou tanto entusiasmo quanto preocupação por essa possibilidade, enfatizando a importância de desenvolver sistemas de IA seguros e benéficos para a humanidade.
Aplicações práticas: Ele também estava interessado nas aplicações práticas da inteligência artificial. Ele via um futuro no qual os sistemas inteligentes ajudariam as pessoas em uma ampla variedade de tarefas, desde o atendimento médico até a educação.
Em resumo, a visão de McCarthy para o futuro da inteligência artificial era otimista e ambiciosa. Ele acreditava que a IA teria um impacto profundo na sociedade e que era fundamental desenvolver essa tecnologia de maneira responsável e ética.
