Notas acadêmicas

Inspirado neste segundo por esta carta do estimadíssimo professor Hans Moravec, queria botar, em algum lugar qualquer, uma nova tentativa de colocar em poucas linhas a minha maior motivação em meu doutorado.

Existe um monte de pesquisa em robótica (e IA em geral) onde computadores enormes e gigantes, usando equipamentos caríssimos conseguem fazer certas tarefas muito bem.

Mas é caro e complicado. O bom é coisa barata. Queremos construir coisas baratas, por uma série de motivos.

O Roomba, da iRobot, é uma prova de que coisas simplezinhas e baratas têm poder. Ele é muito menos poderoso do que outros similares, mas ficou muito mais popular e famoso, porque é barato (e simples?...).

O que eu quero é estudar essa transição do "baratinho e simples" pro enorme e custoso.

Preço é um NÚMERO REAL, não é uma variável binária: barato/caro.

Poder computacional é mensurável em instruções por segundo e bits transmitidos por segundo. A memória de uma máquina é mensurável, em bits.

Fala-se muito em "arquiteturas reativas" versus outras mais poderosas... Não podemos nos prender nisso. Temos que estudar o processo contínuo através do qual a tal arquitetura reativa, sem memória, vai se tornando essas outras. Temos que ver o que acontece conforme vamos lentamente dotando essa máquina de memória, de forma gradual, contínua e suave (sei lá, pode dar um fractal, mas é uma superfície, e não um quadradinho de um formulário).

O Deep Blue consegue criar uma trajetória pra limpar o chão de uma casa muito melhor do que o Roomba, porque ele tem mais memória pra se lembrar como é a casa, por onde ele passou, o que houve lá no tempo passado, etc, e ainda mais poder computacional pra processar todas essas informações, e pra controlar seus movimentos ao mesmo tempo. O Roomba não tem quase nada, é um bocó, um jacú de mola absolutamente desinformado. Mas faz lá um servisso toskinho.

O Deep Blue, entretanto, é obviamente uma bazuca pra matar o mosquito que é fazer esse processamentinho. (Ou ainda uma quantidade de processamento maiorzinha que vai satisfazer completamente o consumidor.)

Portanto a pergunta é, onde fica esse ponto ótimo? Qual é o robô mais simples possível que atende os requisitos? Qual é o mínimo de recursos computacionais (processadores e bits de memória) requerido pela tarefa de limpar uma casa?...

As pessoas geralmente se perdem ou brincando com os computadores super poderosos, que podem fazer qualquer coisa, ou brincando de ir colando as pecinhas de lego, montar lá um roombô e ver "o que que dá". OK, adoro isso tudo também, me divirto à beça, etc. A questão é: como fazer a ponte?... Quanto eu posso ir tirando fora do robô gigante e fodão que resolve tudo com erro de 0.00000001 mm e em 0.00003 ms, até que ele fique com um erro de 10mm em 5s? E quanto falta colocar no Roomba pra finalmente ficar espertinho o bastante pra não falarem mais que este ou aquele outro aspirador é mais inteligente? Qual é o mínimo de inteligência que um aspirador precisa ter pra ser o suficiente em sua tarefa?

A gente já tem as soluções, quero ver como ir degradando elas, quero saber as condições mínimas, os limites de funcionamento... Isso é, aliás, o que considero a alma do estudo de engenharia.