Os últimos anos testemunharam avanços notáveis no campo da inteligência artificial robótica, com avanços significativos tanto na inteligência física quanto na cognitiva. Esses desenvolvimentos nos aproximaram da realização de sistemas robóticos verdadeiramente inteligentes e adaptáveis.

Uma das principais áreas de progresso tem sido no campo da inteligência física, que abrange a capacidade do robô de realizar manipulações destresas, manter o equilíbrio e navegar em ambientes dinâmicos. A introdução de técnicas de aprendizado por reforço multimodal, como o MT-Opt, permitiu que os robôs aprendessem e executassem múltiplas tarefas, aproveitando princípios de aprendizado compartilhados, tornando o processo de treinamento mais eficiente e resultando em robôs que podem se adaptar a uma variedade de tarefas em ambientes em constante mudança.

Além disso, o advento de arquiteturas baseadas em transformers, como o RT1 e o RT2, foi um divisor de águas. Esses modelos transformaram a maneira como os robôs entendem e interagem com o mundo, preenchendo a lacuna entre sua percepção e as instruções baseadas em linguagem que recebem. Ao alinhar o controle robótico com as capacidades linguísticas, esses modelos permitiram que os robôs interpretassem comandos complexos, realizassem raciocínio semântico e generalizassem suas habilidades para novos ambientes nunca vistos.

A disponibilidade de conjuntos de dados robóticos em larga escala, como o OpenX Embodiment Dataset, acelerou ainda mais o progresso na inteligência artificial robótica. Esses diversos conjuntos de dados, abrangendo uma ampla gama de encarnações e habilidades robóticas, permitiram o desenvolvimento de sistemas robóticos mais robustos e versáteis.

Os avanços no design de funções de recompensa, aproveitando as capacidades de modelos de linguagem em larga escala como o GPT-4, também mostraram resultados promissores no treinamento de robôs para adquirir destreza em nível sobre-humano em tarefas de manipulação de baixo nível. Essa conquista tem o potencial de superar o paradoxo de Moravec de longa data, que sugeria que é mais fácil para os computadores se destacarem em tarefas cognitivas de alto nível do que em habilidades físicas aparentemente simples.

Com o ritmo desses desenvolvimentos, a indústria robótica está pronta para um "momento ChatGPT" nos próximos 12 a 24 meses. As principais empresas já estão se preparando para implantar robôs em cenários do mundo real, como manufatura e logística, o que acelerará ainda mais a curva de aprendizado à medida que coletarem grandes quantidades de dados de treinamento.

A mudança de paradigma de robôs especialistas para generalistas foi impulsionada principalmente pelos avanços em Transformers e modelos de linguagem em larga escala. No passado, os robôs eram ótimos especialistas, mas pobres generalistas, pois exigiam o treinamento de um modelo separado para cada tarefa e ambiente. No entanto, essa abordagem é ineficiente e impraticável, pois o ambiente do mundo real está sempre em constante mudança.

O desenvolvimento de agentes de IA, como o artigo de pesquisa "Voyer", que demonstrou poderosas habilidades de tomada de decisão e planejamento no mundo digital do Minecraft, demonstrou o potencial de transferir habilidades cognitivas para agentes de IA física. Empresas como a Boston Dynamics já começaram a equipar seus robôs-cães, como o Spot, com modelos de linguagem em larga escala para melhorar suas habilidades cognitivas e oferecer novas experiências aos usuários finais.

O avanço no controle robótico também foi significativo. A introdução do MT-OPT, uma mudança de paradigma do aprendizado de tarefa única para o aprendizado de múltiplas tarefas, permitiu que um único robô aprendesse e executasse várias tarefas, aproveitando princípios de aprendizado compartilhados. Isso não apenas tornou o treinamento mais eficiente em termos de dados e tempo, mas também resultou em robôs que podem se adaptar a uma variedade de tarefas em ambientes dinâmicos.

A verdadeira revolução, no entanto, veio com a introdução do RT1 e RT2 pela Google. O RT1 adotou uma arquitetura de Transformer, integrando entradas e saídas, transformando imagens de câmera, instruções de tarefas e comandos motores em uma linguagem que a IA robótica pudesse entender. Isso representou um salto significativo em direção a uma inteligência robótica altamente generalizada, pois o entendimento dos robôs sobre o mundo e suas tarefas se tornou profundamente integrado ao significado da linguagem.

Com base no RT1, o RT2 combinou um modelo de linguagem visual pré-treinado em dados da internet em escala da web com o modelo original RT1. Isso deu aos robôs um entendimento sutil de pistas visuais e linguagem natural, permitindo-lhes interpretar comandos complexos, realizar raciocínio semântico, identificar diferentes objetos e até usar alguns objetos como ferramentas para concluir tarefas em ambientes dinâmicos.

A introdução do conjunto de dados de encarnação OpenX, uma colaboração entre 20 instituições diferentes, acelerou ainda mais o progresso, fornecendo um enorme conjunto de dados de treinamento para a IA robótica. O lançamento subsequente do RTX, que superou o RT2 em 300% na avaliação de habilidades emergentes, demonstrou a importância dos dados de treinamento para o progresso da IA robótica.

Os últimos anos testemunharam avanços significativos no campo do controle robótico e da aprendizagem de múltiplas tarefas. Um dos principais desenvolvimentos é a introdução da estrutura MT-OP (Aprendizagem por Reforço Robótico Multimodal), que permite que um único robô aprenda e execute múltiplas tarefas, aproveitando princípios de aprendizado compartilhados. Isso representa uma mudança de paradigma em relação ao estado da arte anterior, em que os robôs precisavam ser treinados do zero para cada nova tarefa.

A estrutura MT-OP permite que os robôs apliquem conhecimentos de uma tarefa para outra, assim como um chef usa habilidades de fazer pastelaria para também assar pão. Esse aprendizado compartilhado não apenas torna o processo de treinamento mais eficiente em termos de dados e tempo, mas também resulta em robôs que podem se adaptar a uma variedade de tarefas em ambientes dinâmicos.

Com base nisso, a introdução do RT1 (Robotic Transformer 1) em dezembro de 2022 marcou um avanço significativo no aprendizado robótico. O RT1 adota uma arquitetura de transformers, recebendo tanto entradas (imagens de câmera, instruções de tarefas) quanto saídas (comandos motores) e transformando-os em uma linguagem que a IA robótica pode entender. Isso permite que os robôs não apenas realizem as tarefas em que foram treinados diretamente, mas também generalizem e executem tarefas que nunca viram antes, assim como um humano lendo um livro de receitas e cozinhando uma refeição que nunca fez antes.

A introdução subsequente do RT2 em julho de 2023 aprimorou ainda mais as habilidades cognitivas dos robôs. O RT2 combina um modelo de linguagem visual pré-treinado em dados da internet em escala da web com o modelo original RT1, dando aos robôs um entendimento sutil de pistas visuais e linguagem natural que vai além de seus dados de treinamento robótico originais. Isso permite que os robôs interpretem comandos complexos, realizem raciocínio semântico e adaptem suas ações a ambientes e cenários dinâmicos.

O rápido progresso no controle robótico e na aprendizagem de múltiplas tarefas foi ainda mais acelerado pela introdução do Conjunto de Dados de Encarnação OpenX, um esforço colaborativo massivo que fornece dados de 22 diferentes encarnações robóticas, demonstrando mais de 500 habilidades e 150.000 tarefas em mais de 1 milhão de episódios. Esse conjunto de dados diverso e extenso permitiu o desenvolvimento do RTX, um modelo que supera o RT2 em 300% na avaliação de habilidades emergentes, demonstrando a importância dos dados de treinamento para o progresso da IA robótica.

Adicionalmente, os recentes avanços em pesquisa no uso de modelos de linguagem em larga escala como o GPT-4 para projetar funções de recompensa para o treinamento de robôs em aprendizagem por reforço têm o potencial de abordar o longo-standing "Paradoxo de Moravec", que sugere que é comparativamente fácil fazer com que os computadores atinjam um desempenho adulto em tarefas inteligentes, mas muito mais difícil dar-lhes as habilidades de uma criança de um ano em percepção e mobilidade.

Com o ritmo desses desenvolvimentos acelerados, a indústria robótica está pronta para um possível "momento ChatGPT" nos próximos 12 a 24 meses, à medida que as principais empresas se preparam para implantar robôs em cenários do mundo real, como manufatura e logística. A coleta de grandes quantidades de dados de treinamento a partir dessas implantações no mundo real deve acelerar ainda mais a curva de aprendizado dos robôs, inaugurando uma nova era de sistemas robóticos verdadeiramente inteligentes e adaptáveis.

Os últimos anos testemunharam uma explosão notável no desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, que revolucionaram o campo da inteligência artificial. Esses poderosos modelos não apenas demonstraram sua excelência no processamento de linguagem natural, mas também começaram a fazer avanços significativos no campo da robótica.

Um dos principais avanços foi o surgimento de modelos como o GPT-4V, que podem se integrar perfeitamente a sistemas robóticos tradicionais, permitindo-lhes entender e executar comandos complexos. Essa integração do entendimento da linguagem com as capacidades físicas tem sido um divisor de águas, abrindo caminho para uma nova era de agentes robóticos versáteis e adaptáveis.

Além disso, o desenvolvimento de algoritmos que podem preencher a lacuna entre os processos cognitivos do "Sistema 1" e do "Sistema 2" tem sido um passo crucial em direção a um controle robótico mais robusto e inteligente. Esses avanços permitiram que os robôs não apenas executassem tarefas específicas, mas também se envolvessem em raciocínio e tomada de decisão de alto nível, tornando-os mais capazes de navegar em ambientes dinâmicos e se adaptar a circunstâncias em mudança.

Ao lado desses avanços cognitivos, a indústria de robótica também testemunhou um progresso notável no desenvolvimento de hardware. Empresas como a Figure demonstraram impressionantes demonstrações de suas plataformas robóticas, capazes de concluir autonomamente uma ampla gama de tarefas domésticas, desde lavar roupas até fazer café. Esses avanços sugerem que a crença de longa data de que o hardware confiável precederia o controle de IA confiável pode não mais ser válida, à medida que os dois aspectos parecem estar convergindo em um ritmo acelerado.

A chave para esse progresso tem sido o foco na generalização, afastando-se de robôs especializados em direção a plataformas mais versáteis e de uso geral. A adoção de arquiteturas de transformers e modelos de linguagem em larga escala tem sido fundamental nessa mudança, permitindo que os robôs entendam e executem uma gama mais ampla de tarefas, aproveitando princípios de aprendizado compartilhados, em vez de ter que começar do zero para cada nova tarefa.

A introdução de modelos como o RT1 e o RT2, que integram o entendimento visual e linguístico, foi um passo significativo à frente, permitindo que os robôs interpretem comandos complexos, identifiquem objetos e até os usem como ferramentas para concluir tarefas em ambientes dinâmicos. A disponibilidade de conjuntos de dados em larga escala, como o Conjunto de Dados de Encarnação OpenX, acelerou ainda mais esse progresso, fornecendo aos robôs um campo de treinamento diversificado e abrangente.

Olhando para o futuro, o potencial para avanços contínuos na IA robótica é realmente emocionante. O desenvolvimento de técnicas como o Auto-RT, que pode gerar grandes quantidades de dados de treinamento a partir de interações do mundo real, e a integração de modelos de linguagem em larga escala como o GPT-4 para projetar funções de recompensa para habilidades de destreza de baixo nível, sugerem que o longo-standing "Paradoxo de Moravec" pode finalmente estar no caminho para ser superado.

À medida que esses avanços continuarem a se desenrolar, a perspectiva de robôs verdadeiramente inteligentes e adaptáveis, capazes de se integrar perfeitamente em nossa vida diária, torna-se cada vez mais tangível. O "momento ChatGPT" para a robótica pode estar mais próximo do que imaginamos, e os próximos anos prometem ser um período transformador para o campo, com o potencial de redefinir a maneira como interagimos e dependemos de sistemas robóticos.

O avanço-chave nos últimos meses foi a importância de dados de treinamento diversos e em larga escala para o progresso da IA robótica. A introdução do conjunto de dados de encarnação OpenX, uma colaboração entre 20 instituições fornecendo dados de 22 diferentes encarnações robóticas demonstrando mais de 500 habilidades e 150.000 tarefas, foi um divisor de águas.

Em comparação com o modelo RT1 anterior, que foi treinado em apenas 700 tarefas, o modelo RTX treinado neste novo e enorme conjunto de dados mostrou uma melhoria notável de 300% na avaliação de habilidades emergentes. Isso demonstra a lei de escala em ação - com conjuntos de dados maiores e mais diversos, o desempenho dos modelos de IA robótica pode melhorar significativamente sem quaisquer mudanças arquiteturais fundamentais.

Além disso, o desenvolvimento de técnicas como o Auto-RT, que pode potencialmente gerar enormes quantidades de dados de treinamento do mundo real usando modelos de linguagem visual e modelos de linguagem em larga escala, tem grande potencial para acelerar ainda mais o progresso da IA robótica. Ao treinar continuamente os robôs para concluir diferentes tarefas e usar os dados como treinamento compartilhado, o potencial de gerar conjuntos de dados vastos e diversos é imenso.

Esses avanços, combinados com os avanços na inteligência cognitiva por meio de modelos como o Voyer e a integração de