A Tesla esperava produzir 5, 000 novos carros elétricos Modelo 3 a cada semana em 2018. Até agora, não conseguiu fabricar nem a metade desse número. Questionado sobre o assunto, o CEO da empresa, Elon Musk, afirmou que "a automação excessiva foi um erro" e que "os humanos são subestimados".

Ele não está errado - o recente impulso para a automação total negligenciou a importância da adaptabilidade. Os humanos ainda são muito mais capazes de se adaptar às mudanças do que a inteligência artificial (IA). A longo prazo, A IA tem o potencial de substituir trabalhadores humanos, mas, por enquanto, os líderes precisam determinar a velocidade certa de mudança.

A fábrica da Tesla no Vale do Silício é altamente automatizada. Logo no início, Musk entendeu que qualquer processo seguindo uma sequência de etapas predefinidas e ocorrendo em um ambiente razoavelmente controlado, como um chão de fábrica, poderia ser automatizado por inteligência artificial e robôs. E isso é algo pelo qual ele deve ser creditado.

Mas, embora os sistemas autônomos estejam se desenvolvendo rapidamente, os humanos continuam se adaptando muito melhor a mudanças imprevistas. Quando se trata de trabalho fabril complexo, isso é algo que não deve ser subestimado. Olhando para trás, para os problemas de produtividade da Tesla, Musk sem dúvida perdeu a importância da adaptabilidade na manufatura. A probabilidade de pequenos erros e situações imprevistas é proporcional à complexidade do processo, especialmente quando o processo ocorre no mundo físico.

Inteligência adaptativa

Os humanos e outras formas de vida inteligente evoluíram para sobreviver em um mundo em constante mudança. Por esta razão, eles podem lidar notavelmente bem com situações imprevistas e discrepâncias entre eventos esperados e reais. Como enfatiza o cientista cognitivo Gary Marcus, há muitas coisas "que fazem parte da inteligência humana, como nossa capacidade de cuidar das coisas certas ao mesmo tempo, raciocinar sobre eles para construir modelos do que está acontecendo, a fim de antecipar o que pode acontecer a seguir e assim por diante. "

Humanos e animais também podem adaptar seus corpos a situações radicalmente diferentes para atingir seus objetivos. Por exemplo, podemos avançar caminhando, natação, pulando, escalar e rastejar - e podemos fazer isso mesmo se perdermos o uso de um membro. Esses aspectos dinâmicos dos sistemas biológicos os ajudam a lidar com mudanças radicais em situações altamente complexas.

Aprendizado de máquina, por outro lado, ainda não está no nível de inteligência humana e adaptabilidade. Certo, fizemos grandes progressos. Hoje, algoritmos avançados de IA, inspirado pelo sistema nervoso, pode aprender a reconhecer situações semelhantes, como um semáforo ficando vermelho ou uma bola caindo na rua ainda melhor do que humanos. O desenvolvimento da robótica também significa que novos robôs feitos de materiais macios podem se adaptar fisicamente a objetos imprevistos no ambiente físico. Mas em ambos os casos, adaptabilidade é limitada a variações dentro de uma categoria restrita de objetos ou eventos.

A verdade é que ainda não dominamos o design de robôs e IA que são resilientes o suficiente para responder a ambientes imprevisíveis. Veja o exemplo dos robôs usados ​​na indústria de embalagens. Veículos guiados automatizados com inteligência limitada a bordo podem apenas seguir instruções de programação simples, levando-os ao longo de rotas fixas em um ambiente definido. Esses robôs podem ser capazes de pegar um produto e colocá-lo em uma caixa, sem a capacidade de fazer nada mais complexo. Quando o trabalho muda, o robô terá que ser substituído.

Robôs móveis mais complexos também estão em uso. Eles têm sensores e scanners integrados, bem como um software que lhes permite detectar seus arredores e escolher a rota mais eficiente para que um produto não seja necessariamente colocado no mesmo local todas as vezes. Esses robôs mais complexos são mais flexíveis e adaptáveis, mas eles ainda estão muito longe do que os sistemas biológicos podem fazer.

Isso pode ser um problema para fábricas excessivamente automatizadas, onde pequenas discrepâncias físicas (uma roda quebrada, desgaste do solo, peças posicionadas de forma imprecisa) podem se acumular rapidamente e resultar em situações imprevisíveis (um componente não está onde deveria estar, falta um robô). Quando um processo muda ou a fábrica começa a fazer um novo produto, então é necessário reconfigurar o equipamento e encontrar uma solução diferente. Isso ainda não está totalmente ao alcance da IA ​​e da robótica.

Automação total

Musk notou publicamente seu desejo de criar uma fábrica totalmente autônoma. Seu objetivo básico é superar os limites da velocidade humana. Com maior velocidade, resultados mais altos podem ser alcançados. Mas em ambientes complexos, como uma fábrica altamente automatizada, há uma necessidade de robôs altamente adaptáveis ​​que possam responder a situações imprevistas e uns aos outros como fazem os sistemas biológicos. A introdução desse tipo de resiliência biológica em robótica e IA requer mais pesquisas.

O primeiro envolve o teste de automação robótica dentro de um conjunto definido de processos, como escolher a matéria-prima e colocá-la na linha de montagem. A segunda envolve a expansão desse teste para várias funções e processos, como combinar a matéria-prima e embalar o produto. O terceiro estágio é implantar colegas de trabalho robóticos e IA adaptativa como assistentes humanos. Hoje, este é o melhor que podemos almejar.

Ainda não está claro quando teremos a tecnologia para automação completa sem intervenção humana (estágio quatro) e que forma ela assumirá, mas Musk deve ser elogiado por tentar. Ele pode ter subestimado os humanos, mas o que está aprendendo é precioso e o ajudará a ir à frente dos outros no futuro.

Este artigo foi publicado originalmente em The Conversation. Leia o artigo original.