A inteligência
é caracterizada também por aprender e responder a estímulos
externos diversos, e para isso é preciso que o mecanismo a que se
propõe dar inteligência tenha um conhecimento acerca do ambiente
em que se encontra. Como pode uma máquina que se locomove saber
se vai bater em alguma coisa pelo caminho? Ou um robô que manipula
objetos, como ele saberá pegar tais objetos sem esmagá-los
ou deixá-los cair por excesso ou falta de força aplicada?
Todas essas informações, e muitas outras, um dispositivo
pode obter do ambiente através dos sentidos.
Não
é objetivo deste trabalho detalhar a construção de
um robô, portanto serão feitas aqui apenas algumas considerações
sobre a implementação de dois dos, vamos dizer, principais
sentidos relevantes para a construção de uma máquina
inteligente.
Este sentido
consiste basicamente em identificar o encontro de algum objeto com nossa
pele, e isso é feito por milhares de minúsculos sensores
que possuímos espalhados pelo corpo. Em um robô este sentido
é implementado da mesma forma, utilizando-se sensores.
Vamos pensar
primeiro em um sensor simples, que ao ser pressionado, envia um sinal indicando
toque e se em uma mão mecânica colocarmos na ponta de cada
dedo um desses dispositivos. Isso funcionaria como uma chave que, ao sofrer
uma certa pressão, se fecha enviando um sinal indicando o toque.
Com este sistema
simples é possível para a máquina determinar quando
"pegou" um objeto. A mesma abordagem pode ser usada para determinar
se tocou em algum obstáculo pelo caminho, colocando desses sensores
na sua base. Mas sabemos que uma chave dessas deve sofrer uma certa pressão
para ser fechada. Se tratarmos de objetos diversos, como determinar que
tipo de sensor utilizar. O robô poderia esmagar um tomate se as chaves
não se fechassem logo.
Além
de sensores mecânicos poderia-se utilizar sensores com foto emissor
e receptor (figura 01), com o que poderemos detectar não somente o
toque como sua intensidade.
Figura 01: foto emissor e receptor.
Emite-se uma luz que é refletida para um receptor sensível à luz
Isto é possível cobrindo o sensor por uma camada de "pele"
que serve como superfície refletora. O fototransístor emite
um sinal constante e, conforme a variação da pele, causada
pelo contato com algum objeto, esse sinal também varia.
Há um outro modo interessante de obter sensação tátil.
Que tal fazer com que a máquina tenha sensação de
textura do objeto que toca? E ainda, fazer isso através de som.
Você já reparou que arrastando um microfone sobre uma superfície
áspera são produzidos alguns ruídos? Então
poderia-se colocar pequenos microfones nas pontas dos dedos do robô
que, com os sinais (ruídos) emitidos seria possível ter informação
sobre a textura do objeto.
Microfones
são caros para tal implementação, ainda mais por ser
preciso serem microfones muito pequenos. Uma saída seria utilizar
nossa velha conhecida. Lembra-se da "agulha" dos discos de vinil?
Exatamente ela é uma boa solução. Com os sinais obtidos
bastaria agora convertê-los em sinais digitais, o que não
oferece maiores dificuldades.
Dos nossos
sentidos este é, sem dúvida, o mais complexo e poderoso.
Através da visão podemos obter um grande número de
informações num curto espaço de tempo (já diziam
por aí que uma imagem vale mais do que mil palavras). Apesar de
todo avanço na pesquisa em ótica, neurofisiologia e outras
áreas relacionadas, não se tem ainda um sucesso na implementação
de sistemas de visão. Na verdade não se tem ainda uma determinação
e conhecimento suficientes sobre como funciona nossa visão, que
é naturalmente um modelo para implementação. É
fato que hoje já se consegue extrair imagens através de câmeras,
contudo o modo como tratar as informações nelas contidas
é um processo ainda muito complicado.
Primeiro
vamos nos voltar ao problema de captura da imagem. Como dito anteriormente,
já existe tecnologia para conseguir imagens através de câmeras,
que geram um sinal analógico. É necessário, então
convertê-lo em sinal digital. O problema é que deverão
ser capturadas diversas imagens e constantemente para se ter a visão
e um fator importante é o tempo. Deve ser considerado o equipamento
que realiza essa digitalização para não comprometer
o tempo de resposta da máquina a algum evento percebido através
da visão.
Com uma câmera
poderemos obter imagens em duas dimensões apenas, e é interessante
para um robô tenha visão tridimensional, que possa localizar
um objeto no espaço. Nosso organismo utiliza-se, para se ter essa
percepção em 3D, de duas "câmeras", que são
nossos olhos. Elas focalizam os objetos de ângulos diferentes e nosso
cérebro trata essas informações nos dando essa visão.
Atualmente os diretores de cinema utilizam essa técnica para fazer
os filmes em três dimensões que assistimos nos cinemas. Existem
também outras técnicas para se obter visão em três
dimensões a partir de uma única câmera, como por exemplo
a medição de profundidade do objeto. Consiste basicamente
em um tratamento maior sobre uma imagem obtida e novamente é preciso
considerar o tempo dispensado para não atrapalhar o tempo de resposta.
Outro problema
a se apreciado seria o a extração de informações
da imagem obtida. Antes de tudo, como reconhecer um objeto em especial
em uma imagem? Acima foi citada uma técnica para obtenção
de percepção 3D, a medição de profundidade
do objeto. Como conseguir fazer uma máquina reconhecer esse objeto
em uma imagem? Há um ramo da informática que estuda esse
problema que é o tratamento de imagens e uma solução
encontrada foi a análise a partir de bordas. Por exemplo, considera-se
a imagem como uma coleção de pontos e descobrindo quais pontos
vizinhos tem cores diferentes, segue-se os pontos vizinhos que têm
mesma cor ou diferença menor, obtendo assim a borda de um objeto
dentro da imagem.
Além
de detecção de objetos é preciso que se reconheça-os.
Como nós conseguimos reconhecer uma pessoa quando a encontramos?
Comparando com uma imagem que temos dela, armazenada da última vez
que a vimos. E se por acaso ela mudou seu cabelo, como a reconhecemos?
Procuramos por traços que não se alteraram, como olhos ou
nariz, e, se encontrarmos, a reconhecemos. Parece simples, não é?
Mas infelizmente não é. Isto caracteriza outro grande problema
encontrado no tratamento de informações obtidas pela visão.
É claro que o processo de tratamento de imagens deve ser veloz para novamente,
não interferir no tempo de resposta da máquina, já
que terá que processar várias imagens consecutivas para
implementação da visão. Há uma equipe do GSI desenvolvendo o
tópico
Visão Artificial e Reconhecimento de Padrões.
A robótica
evolui de forma acelerada no caminho da construção de sistemas
inteligentes que realizem tarefas que hoje só um homem é
capaz de executar. Uma característica importantíssima que
esses sistemas deverão possuir é a capacidade de percepção,
seja visual ou tátil ou até mesmo degustativa, para se ter
sucesso em tais tarefas. Faz parte da inteligência responder a estímulos
do meio em que se encontra e abstrair dados a partir de situações
alheias ao nosso controle.
Cada um
dos problemas apresentados merecem artigos ou até mesmo livros para
seu estudo, mas aqui foram feitas apenas algumas considerações.
Nos links relacionados à robótica estão disponíveis
endereços de vários sites de projetos e integrantes de projetos
que desenvolvem pesquisas sobre esses assuntos.
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