Robótica tenta sair da sua "era GPT-2" rumo a um cérebro universal

Uma aula rápida de história da IA, aplicada a robôs

Quem acompanha o noticiário de tecnologia lembra que o GPT-2, lançado pela OpenAI antes do estrondo do ChatGPT, era curioso, mas pouco confiável — errava contexto, repetia frases, não servia para muita coisa séria. Pois é essa mesma fase, segundo Harry Mellsop, fundador da startup Antioch, que a robótica está vivendo agora. Em outras palavras: os robôs já mostram lampejos de inteligência, mas ainda estão longe do salto de qualidade que transformou chatbots em ferramenta de uso diário.

O que é um "foundation model" para robôs?

Assim como os grandes modelos de linguagem aprendem lendo bilhões de textos, os chamados foundation models robóticos tentam aprender a partir de vídeos, sensores e simulações — um tipo de "experiência de mundo" que ensina o robô a pegar um copo, abrir uma porta ou desviar de um obstáculo sem que um programador precise codificar cada movimento manualmente. A startup Foxglove, por exemplo, lançou um produto construído sobre o Cosmos, modelo de código aberto da Nvidia.

Quem está na corrida

O time de players é variado: a chinesa Unitree Robotics, que chegou a valer US$ 66 bilhões em sua abertura de capital antes de perder metade do valor após problemas técnicos; a startup de humanoides Genesis AI, que captou US$ 105 milhões em rodada semente; a Wayve, que migra da direção autônoma para robôs humanoides; e a própria Tesla, com seu projeto Optimus.