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O que computação evolucionária, Darwin e robôs com inteligência artificial têm em comum?

Por em 8 de janeiro de 2014
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  • Archer

    Steve Jones, em sua contribuição para o livro “Evolution 2.0″, cita um exemplo com máquinas numa indústria onde era aplicado o conceito de seleção natural para melhorar a eficiência do processo de produção, de uma maneira ‘automatizada’. Nada a ver com robôs e inteligência artificial, mas tenta-se aplicar esses conceitos evolutivos a tecnologias humanas há um tempo.

    A minha opinião em relação a tudo isso é bem otimista, na verdade, mas não gosto quando usam conceitos e expressões erradas para embasar o aspecto teórico. Não por desconhecimento, mas porque a própria ciência e biologia perpetuam idéias e conceitos beeem errados. A Evolução, por si só, significa simplesmente ‘mudança ao longo das gerações’, sem ser positiva ou negativamente. Ou seja, se uma espécie se extingue, é correto dizer que ela evoluiu para a extinção. Evolução não é melhoria, é qualquer mudança. Essas mudanças, por sua vez, acontecem de acordo com determinados mecanismos que muitas pessoas tentaram explicar. Darwin foi uma delas. Chamar a atual noção de evolução de ‘darwinismo’ é bastante complicado. Se alguém for ler os livros de Darwin, perceberá que poucas das suas idéias permanecem hoje na Teoria Sintética da Evolução. A própria seleção natural de darwin era diferente da noção que temos dela hoje. Além disso, a seleção natural não é o único mecanismo pelo qual ocorreu a evolução dos atuais seres vivos. Epigenética, Teoria do Equilíbrio Pontuado, Neutralismo, Deriva Genética e muitas outras idéias formam as armas de gigantescas discussões no meio científico a respeito de evolução. Acho curioso os pesquisadores afirmarem que estão aplicando os conceitos de evolução biológica para desenvolver a inteligência artificial e robôs, se nem os próprios biólogos têm um consenso sobre como ocorre(u) a evolução dos seres vivos.

    Não quero dizer que está tudo errado e não vai dar em nada. Provavelmente, ao aplicar estes algoritmos inspirados na idéia de “sobrevivência do mais forte”, resultados impressionantes surgirão (assim como já surgiram!). Muitas pessoas dizem que este método é o mais eficiente a longo prazo para desenvolver a inteligência artificial, já que não requer muito esforço da nossa parte e todo o processo ocorre pela ‘competição’ entre as próprias máquinas. Porém acho que acontece muito de uma área específica, como a engenharia robótica, se apropriar de determinados conhecimentos de outra área, sem o cuidado de verificar se aquilo realmente representa algo relevante. Em outras palavras: se querem falar de evolução biológica, coloquem um biólogo com uma boa formação nesse assunto no meio da equipe. Não adianta tentar aprender sobre o assunto lendo livros. É teoria, história, conteúdo, ideias e autores demais para uma equipe leiga no assunto se inteirar em pouco tempo. Outro problema é que deveria haver mais cooperação entre diferentes grupos que estão trabalhando nessas coisas. Das notícias que eu vejo na mídia geral, é possível ver que há grupos trabalhando isoladamente em vários países, chegam a algum resultado, tudo ‘morre aí’ e outros grupos precisam recomeçar do zero…

    Na prática, anseio por sistemas e equipamentos que possam ter algum tipo de inteligência útil ao nosso dia-a-dia.

    • http://www.toad.com.br/ Matheus Gonçalves

      De fato a cooperação entre equipes diferentes, tanto de países distintos, quanto de biólogos, geneticistas e cientistas da computação, poderia trazer resultados interessantes. Gostei desta ideia.

      • Archer

        Cooperação é tudo. Cada área está afundada no seu universo de conhecimentos, então é óbvio que troca de informações é no mínimo eficiente. E colaboração de pesquisas (e código-fonte, no caso de inteligência artificial) é essencial se a humanidade como um todo quer resultados a curto prazo.