Humanos são intuitivos por natureza. Conseguimos captar o significado além das palavras literais que encontramos. Agora, uma nova plataforma de aprendizado assistida por inteligência artificial, desenvolvida por engenheiros do MIT, está permitindo que robôs interpretem um significado mais amplo nos comandos de linguagem natural de um humano.
Em um estudo a ser apresentado na Conferência anual sobre Aprendizado de Robôs este mês, pesquisadores do MIT e da Universidade de Nova York apresentam o FLEX , um pipeline flexível de edição de recursos para planejamento de movimento de robôs.
Com o FLEX, humanos podem interagir com um robô dando-lhe instruções em linguagem natural e conversacional. O robô pode não apenas seguir as instruções literalmente, mas também interpretar as palavras para fazer generalizações mais amplas que ajudam a melhorar sua tarefa de planejamento de movimento.
A equipe demonstrou o FLEX em vários cenários simulados, incluindo um em que um robô serve uma xícara de café. Nesses cenários virtuais, uma pessoa interage com um braço robótico digitando comandos em linguagem natural. Enquanto o robô move a xícara de café sobre uma mesa bagunçada, a pessoa pode digitar “Não derrame no laptop!” Em resposta, o robô irá raciocinar sobre o porquê de evitar o laptop. Para isso, o FLEX incorpora um grande modelo de linguagem (LLM) — um tipo de sistema de AI que é treinado em enormes bibliotecas de texto, incluindo postagens em mídias sociais, transcrições de vídeos e conteúdo da web, que o LLM usa para identificar tendências, padrões e generalizações mais amplos.
“LLMs viram tantos textos da internet”, diz o autor do estudo Nathan Dennler, pós-doutorando no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do MIT. “As pessoas podem ter escrito sobre, ‘Ah, meu telefone caiu na água e agora não funciona’, ou ‘Derramei café no meu computador e agora não funciona.’ Então os LLMs captam a ideia de que líquidos mais dispositivos levam
Fonte: MIT News - AI
Publicado em 2026-11-09