Ensinar um robô a tocar piano sempre implicou, à partida, programá-lo. Cada nota ficava previamente definida, tal como a posição de cada dedo. A máquina não ouve - limita-se a executar.
Essa ideia começa agora a perder força. Uma mão robótica passou dois minutos a carregar, ao acaso, em teclas de um piano e, de seguida, ouviu uma melodia desconhecida e conseguiu reproduzi-la logo à primeira.
De notas aleatórias a música
A mão chama-se Musician Hand e foi construída no laboratório de Hesam Azadjou, doutorando na Viterbi School of Engineering da University of Southern California (USC). O objectivo era criar uma máquina que aprendesse como os seres vivos aprendem.
Em vez de lhe fornecerem partituras ou enormes conjuntos de dados, os investigadores deixaram-na explorar por conta própria. Durante dois minutos, a mão premia teclas aleatoriamente, registando cada som e o movimento do dedo que o gerou.
Os cientistas referem-se a este tipo de aprendizagem como balbucio motor, o mesmo processo de tentativa e erro que os bebés usam para compreender como mexer braços e pernas. Décadas de estudos relacionam esses movimentos iniciais com aprendizagem real.
A partir desse curto período de ruído, a mão passou a conseguir ouvir uma melodia que nunca tinha escutado - com cerca de 30 notas - e tocá-la de imediato à primeira tentativa. Sem ajustes, sem repetição.
Transformar som em movimento
A parte mais engenhosa é converter o que “ouve” nas teclas certas. Para interpretar uma nova sequência musical e decidir que dedos mover e com que força carregar, o software precisa apenas dos dois minutos de informação recolhida enquanto premia teclas.
Fisicamente, a mão tem quatro dedos, cada um accionado por cordões que funcionam de forma semelhante aos tendões de uma mão humana. Pequenos motores eléctricos fazem a tracção, puxando os dedos para baixo até às teclas.
O sistema nunca obtém um mapa completo e perfeito do teclado. Trabalha com experiência limitada, arrisca uma hipótese e vai ajustando - exactamente o comportamento que a equipa pretendia.
Robô versus pianistas humanos
Para avaliar o desempenho real, os investigadores montaram um teste cego. Dois especialistas em música ouviram as mesmas melodias tocadas no piano pelo robô e por uma pessoa, sem saberem qual era qual.
No grupo de participantes humanos entraram quatro pianistas com treino e cinco principiantes, todos com a tarefa de tocar de ouvido. O robô conseguiu manter-se ao nível dos músicos treinados e superou claramente os iniciantes.
Em alguns momentos, os avaliadores simplesmente não conseguiram distinguir a máquina das pessoas. Nenhum robô se tinha ensinado a tocar com esta expressividade com tão pouca prática - minutos, e não semanas ou conjuntos de dados gigantes.
Robôs que se adaptam
A maior parte dos robôs é concebida com uma premissa simples: para agir bem, uma máquina precisa de informação quase perfeita sobre si própria e sobre o ambiente.
Assim, cada movimento é detalhado antecipadamente e cada condição é rigidamente controlada. A equipa de Azadjou recusa esse princípio.
“ O calcanhar de Aquiles da robótica tradicional é a suposição de que é necessária informação perfeita para agir bem ”, afirmou Francisco Valero-Cuevas, professor de engenharia biomédica na USC e líder do projecto.
Segundo ele, os seres vivos funcionam bem sem informação perfeita - sentem, fazem uma boa estimativa e adaptam-se em tempo real.
A equipa chama a isto robótica perceptual: uma abordagem em que a máquina percebe, experimenta e se corrige, em vez de depender de treino exaustivo.
Robôs que aprendem consigo
A mesma lógica pode ter impacto muito para lá da música. Pense-se na doença de Parkinson, em que o movimento se vai degradando gradualmente e os dispositivos de assistência convencionais têm dificuldade em acompanhar a evolução.
A música já tem utilidade neste contexto - um ensaio concluiu que pistas rítmicas melhoraram a forma como os doentes caminham.
Valero-Cuevas descreve, no entanto, um tipo diferente de apoio: um exoesqueleto - um fato robótico vestível - colocado pouco tempo após o diagnóstico.
Em poucos dias, esse equipamento aprenderia como a pessoa anda, alcança objectos e se movimenta ao longo de um dia normal.
À medida que a doença avança, o mesmo fato poderia mudar para um modo de assistência, orientando o corpo de volta ao padrão natural de movimento dessa pessoa. Sem necessidade de programação personalizada: o sistema já a conheceria.
Reabilitação para além da clínica
Azadjou considera que esta tecnologia encaixa naturalmente na fisioterapia.
Um robô poderia aprender as técnicas manuais de um terapeuta e depois acompanhar o doente em casa, orientando os exercícios adequados e ajustando-se em tempo real à resposta do corpo.
Robôs vestíveis já estão a ser testados em clínicas de reabilitação. Uma revisão sobre exoesqueletos portáteis descreve ganhos relevantes na recuperação motora e na amplitude de movimentos dos doentes.
Segundo a equipa, esta abordagem auto-aprendida poderá, um dia, ajudar um doente pós-AVC a recuperar a função da mão, trabalhar ao lado de um profissional da construção, ou permitir que uma pessoa idosa permaneça em segurança em casa. Para já, continua a ser um protótipo.
Máquinas que se ensinam a si próprias
O que este trabalho demonstra é concreto. Um robô aprendeu sozinho uma competência profundamente humana - tocar música de ouvido ao piano - com apenas dois minutos de prática auto-guiada, com um nível suficiente para passar por um pianista com treino.
“ Com dois minutos de treino e um simples computador portátil, este sistema aprendeu a fazer algo intrinsecamente humano: expressão artística ”, disse Valero-Cuevas. Para ele, trata-se de um contra-exemplo à robótica tradicional que merece ser levado a sério.
Até aqui, robôs realmente úteis eram caros, em grande parte porque exigiam uma preparação exaustiva.
Uma máquina capaz de aprender em minutos poderá, no futuro, tornar a assistência adaptável e personalizada suficientemente acessível para chegar às pessoas que mais dela precisam.
Comentários
Ainda não há comentários. Seja o primeiro!
Deixar um comentário