A Inteligência Artificial Precisará de um Corpo Físico para Atingir Inteligência Semelhante à Humana?
A IA precisa de um corpo para chegar perto de algo como a inteligência humana? E se precisar, que tipo de corpo ela precisaria? Depositphotos
O primeiro robô de que me lembro é Rosie, de Os Jetsons, seguido rapidamente pelo sofisticado C-3PO e seu leal companheiro R2-D2 em O Império Contra-Ataca. Mas a primeira IA que encontrei sem forma física foi Joshua — o computador em Jogos de Guerra que quase desencadeou uma guerra nuclear, apenas para mudar de rumo depois de aprender sobre destruição mútua assegurada e optar por jogar xadrez.
Quando eu tinha sete anos, tudo mudou. Comecei a me perguntar: uma máquina poderia compreender ética, emoções ou o que significa ser humano? A IA precisava de uma forma física? Essas perguntas se tornaram mais instigantes à medida que as representações da inteligência artificial se tornavam cada vez mais complexas — com personagens como o androide Bishop em Aliens, Data em Jornada nas Estrelas: A Nova Geração e, mais recentemente, Samantha em Ela e Ava em Ex Machina.
Essas perguntas não são mais apenas ficção científica. Hoje, os roboticistas estão explorando ativamente se a inteligência artificial requer um corpo físico — e, se precisar, que forma esse corpo deve assumir.
Há também a questão de como alcançar isso. Se a inteligência incorporada é essencial para alcançar a verdadeira inteligência artificial geral (IAG), a robótica suave poderia ser o avanço que nos levará até lá?
Estudo da Apple Mostra que Modelos Avançados de IA Vacilam com o Aumento da Complexidade dos Problemas
Pesquisas recentes estão começando a revelar as limitações dos sistemas de IA mais avançados — ainda que desincorporados — da atualidade. Um novo estudo da Apple analisou os chamados “Modelos de Grande Raciocínio” (LRMs), que tentam gerar etapas de raciocínio antes de fornecer respostas. Embora esses modelos frequentemente superem os modelos de grande linguagem padrão (LLMs) em diversas tarefas, eles enfrentam dificuldades significativas à medida que os problemas se tornam mais complexos. Em vez de simplesmente estagnar, seu desempenho pode cair completamente — mesmo com amplo poder computacional.
Mais preocupante é a falta de raciocínio consistente ou lógico. Seus “traços de raciocínio”, ou a maneira como processam problemas, muitas vezes carecem de coerência. Na verdade, quanto mais complexa a tarefa, menos esforço eles parecem investir. De acordo com os autores do estudo, esses modelos não “pensam” como os humanos.
“O que estamos construindo agora são sistemas que absorvem palavras e preveem a próxima palavra mais provável”, disse Nick Frosst, ex-pesquisador do Google e cofundador da Cohere, em entrevista ao The New York Times. “Isso é muito diferente de como você e eu pensamos.”
GOFAI e a Era da Lógica Simbólica: Quando a IA Não Precisava de um Corpo
Como chegamos a esse ponto? Durante grande parte do século XX, a inteligência artificial foi guiada por uma estrutura conhecida como GOFAI — “Inteligência Artificial à Moda Antiga” — que via o pensamento como uma forma de lógica simbólica. Os primeiros pioneiros da IA acreditavam que a inteligência poderia ser criada pela manipulação de símbolos, semelhante à forma como um computador executa código. Sob essa abordagem, o raciocínio abstrato não exigia um corpo físico.
No entanto, essa ideia começou a se desfazer quando os primeiros sistemas robóticos de IA tiveram dificuldades em ambientes imprevisíveis do mundo real. Especialistas em psicologia, neurociência e filosofia começaram a explorar uma perspectiva diferente — influenciada por estudos sobre a inteligência animal e vegetal. Essas formas de vida se adaptam, aprendem e respondem interagindo fisicamente com o ambiente, não processando símbolos abstratos.
Tomemos como exemplo os humanos: nosso intestino é controlado pelo sistema nervoso entérico, frequentemente chamado de “segundo cérebro” por utilizar os mesmos tipos de células e neurotransmissores que o nosso cérebro. Curiosamente, os tentáculos do polvo dependem desses mesmos componentes para sentir e responder de forma independente em cada membro.
Tudo isso aponta para uma questão mais profunda: e se a inteligência verdadeira e flexível não estiver centralizada apenas no cérebro, mas espalhada por todo o corpo, profundamente enraizada na interação física com o ambiente?
Cognição Incorporada: A Inteligência Surge por Meio da Interação do Corpo com o Mundo
Este é o princípio fundamental por trás da cognição incorporada: pensar, sentir e agir não são funções isoladas — são partes profundamente interconectadas de um único processo. Como Rolf Pfeifer, Diretor do Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade de Zurique, explicou ao EMBO Reports: “Os cérebros sempre evoluíram junto com os corpos que interagem com o mundo para sobreviver. Não existe um espaço abstrato e algorítmico onde os cérebros simplesmente surjam por conta própria.”
Para aproximar a IA da verdadeira inteligência, talvez precisemos dotá-la de corpos mais inteligentes — e mais flexíveis. Cecilia Laschi, pioneira em robótica flexível, mudou seu foco de robôs humanoides rígidos para máquinas de corpo flexível inspiradas no polvo, cujos membros se movem independentemente, sem esqueleto.
“Em robôs com características humanas, cada passo deve ser controlado com precisão”, disse Laschi ao New Atlas. “Mas se o terreno muda, é preciso reprogramá-lo.” Os animais, por outro lado, se adaptam naturalmente — nossos joelhos, por exemplo, se ajustam a terrenos irregulares sem envolver o cérebro.
O Corpo como Aliado Cognitivo: Como a Inteligência Incorporada Torna Robôs Mais Eficientes e Adaptáveis
Essa ideia, conhecida como inteligência incorporada, sugere que o próprio corpo lida com alguns aspectos do pensamento. Do ponto de vista da engenharia, isso alivia a carga sobre o processador principal de um robô, tornando-o mais adaptável aos desafios do mundo real.
Como Laschi escreveu em Science Robotics, o comportamento motor é moldado em parte pelo corpo e seu ambiente — não apenas por código. A inteligência, portanto, não se trata apenas de computação, mas de interação. A robótica suave, utilizando materiais flexíveis, permite que máquinas se movam e aprendam mais como organismos vivos. Um braço robótico suave, como um tentáculo de polvo, pode agarrar e responder em tempo real, sem cálculos complexos.
Para tornar robôs macios tão adaptáveis quanto um tentáculo de polvo, os engenheiros estão migrando da programação rígida para materiais que podem sentir e responder por conta própria — um conceito chamado inteligência física autônoma (API).
A professora da UCLA, Ximin He, lidera esse campo, desenvolvendo materiais macios, como géis e polímeros, que não apenas reagem a estímulos, mas também se autorregulam usando feedback interno.
Materiais Autorregulados Mostram como Robôs Macios podem se Mover e Decidir como Sistemas Vivos
O gel automovente de seu laboratório, lançado em 2018, demonstrou essa abordagem, que imita sistemas biológicos. A API utiliza feedback não linear com atraso de tempo, incorporando a tomada de decisões ao material para um movimento suave e rítmico — como caminhar — sem comandos externos constantes.
Ao integrar sensoriamento, controle e movimento, o trabalho de He aproxima os robôs de uma adaptabilidade realista e em tempo real.
A robótica macia ainda está em seus estágios iniciais, mas sua promessa é significativa. Cecilia Laschi aponta para usos iniciais como ferramentas endoscópicas que respondem ao tecido ou dispositivos de reabilitação que se adaptam às necessidades do paciente.
Para alcançar a inteligência artificial geral (IAG), as máquinas podem precisar de corpos — especialmente os macios e flexíveis. Humanos e outras formas de vida aprendem por meio da interação física: movendo-se, tocando e se adaptando. Conhecemos uma maçã não apenas por definição, mas também por manuseá-la e experimentá-la.
Esse tipo de conhecimento sensorial do mundo real é difícil de ensinar para uma IA que processa apenas texto ou imagens. A interação física pode ajudar a IA a desenvolver sua própria compreensão única do mundo. Um robô macio com sentidos especializados — como visão infravermelha ou detecção de odores — pode formar uma visão completamente diferente, e possivelmente valiosa, da vida na Terra.
“Para desenvolver uma inteligência semelhante à humana, uma máquina precisa adquirir suas próprias experiências”, disse Giulio Sandini, professor de bioengenharia da Universidade de Gênova. Assim como as crianças, a IA precisa de um corpo para realmente aprender.
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