Os robôs são a próxima grande coisa quando se trata de tendências tecnológicas. Assim como nós experimentamos as revoluções do PC e da Internet, a próxima grande será a ascensão dos robôs. Dada a velocidade com que os robôs estão se expandindo, é imperativo que entendamos exatamente como eles funcionam, assim como fazemos com os computadores e a Internet. Agora, embora a robótica seja um vasto oceano de um assunto, queremos examinar um aspecto particular dos robôs – a percepção. Antes de entrarmos na explicação das várias maneiras pelas quais os robôs percebem, vamos dar uma olhada em como os humanos percebem o mundo.
Definindo Percepção Humana
Os seres humanos percebem o mundo através dos cinco sentidos – visão, olfato, audição, paladar e tato. Agora, enquanto todos os sentidos são igualmente importantes, os principais são ver, ouvir e tocar. Se mesmo um desses sentidos não estiver presente, isso pode dificultar bastante a vida. A maioria das pessoas não aprecia o valor desses três sentidos – até que eles desapareçam. Dê um passo para trás e pense nisso, até coisas simples como andar na estrada e ouvir a buzina de um motorista ou uma pessoa gritando para impedir que você toque um objeto quente … isso seria impossível sem o domínio e a função de seus principais sentidos. .
(Créditos das fotos: Pixabay)
Devemos também perceber que a percepção não é apenas a percepção de cada órgão dos sentidos, mas também a integração e o processamento contínuos deles para dar sentido ao input proveniente de seus sentidos de uma maneira coerente. O cérebro e a medula espinhal controlam principalmente a integração de nossos sentidos. Vamos usar nossa visão como um exemplo para entender a integração e o processamento sensorial. Quando se olha para um objeto, o objeto forma uma imagem invertida na retina. Essa imagem formada pela luz é então convertida em sinais elétricos pela retina e enviada ao cérebro através do nervo óptico. Nesse ponto, o objeto é invertido novamente para que a imagem fique em pé. Isso nos ajuda a ver a imagem e nos dá detalhes sobre a natureza do objeto, incluindo suas dimensões e distância de nós, que representa um excelente exemplo de integração e processamento sensorial. Agora, os desenhos da natureza são imaculados e notavelmente brilhantes; duplicar tal escala de engenhosidade em um robô requer um nível totalmente novo de rigor e disciplina matemática.
Processamento de imagem
(Créditos das fotos: Pixabay)
Assim como uma imagem é formada dentro de nossos globos oculares, um robô também pode criar uma imagem digital com a ajuda de uma câmera. Uma imagem digital pode ser definida como a representação de uma imagem bidimensional como um conjunto finito de valores digitais, chamados elementos de imagem ou pixels.. A digitalização de uma imagem em um pixel implica que a imagem é uma aproximação da imagem real. Os valores de pixel contêm muitas informações neles, como níveis de cinza, cores, alturas, opacidades, etc. Na ciência da computação, o processamento digital de imagens é o uso de algoritmos de computador para executar processamento de imagens em imagens digitais. Como uma subcategoria ou campo de processamento de sinal digital, o processamento digital de imagens tem muitas vantagens sobre o processamento de imagens analógicas. Ele permite que uma gama muito maior de algoritmos seja aplicada aos dados de entrada e pode ajudá-lo a evitar problemas como acúmulo de ruído e distorção de sinal durante o processamento.
Processamento de linguagem natural
A maneira como entendemos a linguagem é altamente intuitiva, mas os computadores, por outro lado, adotam uma abordagem muito mais lógica para processar a linguagem. O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da ciência da computação, da engenharia da informação e da inteligência artificial, que trabalha sobre os diferenciais de linguagem entre os computadores e a linguagem humana. O Processamento de Linguagem Natural vem em duas formas: PNL baseada em regras e PNL estatística. Nos primeiros dias da PNL, a maior parte do processamento era baseada em código manuscrito. Mais tarde, a PNL mudou para um paradigma mais de aprendizado de máquina com uma abordagem estatística.
Muitas classes diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina foram aplicadas a tarefas de processamento de linguagem natural. Esses algoritmos usam um grande conjunto de “recursos” gerados a partir dos dados de entrada. Alguns dos primeiros algoritmos usados, como árvores de decisão, produziram sistemas de regras “se-então” semelhantes aos sistemas de regras manuscritas que eram comuns naquela época. Cada vez mais, no entanto, a pesquisa tem se concentrado em modelos estatísticos que tomam decisões suaves e probabilísticas com base na anexação de pesos de valor real a cada recurso de entrada. Tais modelos têm a vantagem de poder expressar a relativa certeza de muitas respostas possíveis diferentes, ao invés de apenas uma, produzindo assim resultados mais confiáveis quando tal modelo é incluído como um componente de um sistema maior.
Com tudo isso em mente, agora você pode entender melhor o esforço necessário para um robô entender o mundo ao seu redor!