A cibernética está ligada à Inteligência Artificial, na medida em que é a sua concretização prática. A Inteligência Artificial teoriza e a cibernética encontra formas de materializar e de aplicar esses modelos teóricos.
A cibernética, ligada à robótica, encontra modelos onde os sistemas criados pela I.A. se alojam. Assim, a Inteligência Artificial relacionada com as ciências cognitivas, compreende e reproduz os processos mentais, ao mesmo tempo que, a cibernética e a robótica compreendem e reproduzem os processos biológicos e motores dos seres humanos.
Ao longo da história da cibernética e ao longo da história da robótica, máquinas cada vez mais próximas dos comportamentos humanos foram substituindo, progressivamente, os autômatos que caracterizaram os primeiros passos desta ciência.
Atualmente, vemos robôs quejogam futebol em equipe, que dobram folhas de papel atribuindo-lhes formas, que conseguem passar linhas por buracos de agulha,... que conseguem realizar tarefas tão minuciosas e tão particulares, tarefas que até à bem pouco tempo apenas eram do domínio humano.
Também, hoje em dia, encontramos aplicaçõescibernéticas em diversas indústrias e cada vez mais, em diversas áreas de trabalho.
As investigações, em cibernética e robótica, vão no sentido de aperfeiçoar a percepção visual e o controle motor dos robôs e de encontrar linguagens de programação que permitam uma melhor comunicação homem-máquina, máquina-máquina e máquina-homem.
APLICAÇÕES
Existem robôs para as mais variadas aplicações, desde os monotarefa aos multitarefa, dos industriais aos domésticos, passando pelos militares e laboratoriais.
Os robôs industriais não se parecem com os humanos, mas fazem o trabalho deles, substituindo-os no desempenho das tarefas desagradáveis e nocivas para as pessoas. O conceito do robô industrial foi patenteado por G. C. Devol, em 1954.
Atualmente, várias empresas estão a dedicar-se ao desenvolvimento e fabrico de robots. No Japão, em 1985, o volume de produção foi na ordem das 48000 unidades, o equivalente a 1,8milhões de dólares.
A aplicação de robôs mais generalizada é a industrial, isto é, exercendo funções repetitivas de produção direta ou de controlo de processos de fabrico, em vários ramos da indústria. Certas fábricas de automóveis estão hoje completamente robotizadas, precedendo os robôs às tarefas de, por exemplo, soldadura por pontos, aplicação de parafusos e/ou pernes, ajustes mecânicos, pintura, entre outros. As vantagens dos robôs industriais podem resumir-se da seguinte maneira: flexibilidade, alta produtividade, melhor qualidade dos produtos e aumento da qualidade da vida humana, pelo desempenho de tarefas indesejadas.
As aplicações não industriais estão numa fase embrionária e pouco generalizada, contudo, já existem aplicações reais e concretas conforme um robô experimental para tosquiar ovelhas, incluindo todo o dispositivo de posicionamento dos animais, com sensores de detecção de presença e altura de lã.
Também em tecnologia espacial a robótica tem tido aplicação. Recorde-se a grande utilidade do "braço" usado para a elaboração de tarefas no espaço, quando dos primeiros vôos do Space Shuttle Colombia, em 1981-82.
De igual modo, os robôs são utilizados em instalações nucleares para transportar plutônio, substituindo o homem numa tarefa de alto risco.
Os andróides, robôs copiando a figura humana, tão conhecidos da ficção científica, vão sendo cada vez mais realidade, com capacidade de visão, olfato, tacto e voz. É perfeitamente possível que no início do século XXI, com o nível de conhecimento de robótica já dominados, se vejam os robôs móveis também nos hospitais, nas lojas, nos escritórios, nas bombas de gasolina, nos transportes e nos lares, fazendo grande parte dos trabalhos domésticos.
VISÃO EM ROBÔS
As capacidades de visão ao computador a capacidade de responder ao mundo envolvente de uma forma inteligente e flexível.
Motivados pelas permanentes investigações em busca do aperfeiçoamento e do aumento da flexibilidade e, do desenvolvimento das áreas de aplicação da robótica, o uso da visão e de outros sensores são elementos vitais ao sucesso destes empreendimentos.
Se os sensores são importantes para o melhoramento das performances dos robôs, a visão é considerada, por muitos especialistas da área, como a componente mais poderosa das capacidades sensoriais de um robô. Esta faculdade dos robôs pode ser explicada como um processo de caracterização, extração e interpretação da informação proveniente das imagens de um mundo tridimensional. Este processo, a que chamamos visão do computador, pode ser dividido em seis áreas fundamentais, sendo possível agrupar estas áreas de acordo com a sofisticação envolvida na implementação: utilização do sensor, pré-processamento, segmentação, descrição, reconhecimento e interpretação.
Podemos considerar a existência de três níveis de processamento: nível baixo, nível médio e nível alto; não sendo possível saber exatamente onde cada um acaba e o outro começa.
NÍVEIS DE PROCESSAMENTO
Consideradas funções de baixo nível temos as funções de utilização do sensor e pré-processamento. Este nível tem a sua origem no processo de aquisição de imagem, engloba as compensações, como redução de ruído, e, finalmente, até à extração das características da imagem.
Na aquisição da imagem, através da utilização do sensor, a informação visual é convertida em sinais elétricos através de sensores visuais. Estes irão depois compor a imagem digital. Os aparelhos geralmente utilizados para a visão de robôs são as câmaras que utilizamos quotidianamente. No que se refere ao pré-processamento, convém referir que apesar de existirem diversos métodos disponíveis para pré-processar informação de imagens, apenas um pequeno subconjunto satisfaz totalmente os requisitos em termos de velocidade computacional e custo de implementação, faculdades essenciais para um sistema de visão.
Em relação aos processos de nível médio consideramos aqueles que extraem, que caracterizam e atribuem nomes aos componentes de uma imagem resultante da visão de nível médio. Em termos das seis divisões anteriormente referidas (Visão em robôs), podemos considerar a descrição, o reconhecimento de objetos e a segmentação como funções de nível médio.
A interpretaçãoserá considerada uma função de nível alto, uma vez que entendemos por função de nível alto, os processos que tentam emular a cognição.
No que diz respeito ao nível médio/alto a segmentação é um processo que segmenta as imagens capturadas nos seus elementos constituintes ou objetos. Este é, claramente, um dos passos mais importantes do sistema automático de visão, porque é nesta fase do processamento que os objetos são extraídos da imagem para o reconhecimento e análise. Os algoritmos de segmentação são, na maioria dos casos, baseados em dois princípios: o da descontinuidade e o da continuidade. Na primeira categoria a principal abordagem é baseada na detecção das arestas. Em relação à segunda categoria, a principal abordagem consiste no crescimento de regiões e em "thresholdings".
DESCRIÇÃO, RECONHECIMENTO E INTERPRETAÇÃO
A descrição na visão consiste em retirar e apreender as características fundamentais do objeto, com o propósito do robô o reconhecer sempre que for necessário. Idealmente, os programas de descrição deveriam ser independentes da dimensão do objeto, da sua localização e orientação e deveriam conter informação suficiente para identificar um objeto de qualquer outro. A descrição é um ponto fulcral na concepção de sistemas de visão, na medida em que os programas de descrição influenciam, não só a complexidade dos algoritmos de reconhecimento mas, também, a sua performance. Os programas de descrição são muitos, mas podem ser divididos em três categorias: de fronteira, de região e passíveis de representar estruturas de três dimensões.
O reconhecimento é um processo que atribui etiquetas a cada um dos objetos segmentados. Na maior parte dos casos, as etapas de reconhecimento operam na condição de que os objetos de uma determinada imagem foram, anteriormente, segmentadas em unidades individuais. Além desta possível restrição, outras restrições comuns, consistem no fato de que as imagens têm que ser capturadas numa visão geométrica conhecida, Estas restrições, diminuem a variedade de características das formas dos objetos e simplificam a descrição e a segmentação.
No que se refere à interpretação, esta constitui o processo que atribui o sentido a um sistema de visão com nível cognitivo superior relativamente ao mundo em que opera. O poder do sistema de visão é, claramente, determinado pela sua capacidade em extrair informação relevante de uma imagem de um mundo sob um conjunto de condições e de usar o mínimo conhecimento dos objetos que são visualizados. Existem, no entanto um conjunto de fatores, como as variações de luminosidade e a geometria utilizada para a captura que afetam irremediavelmente o funcionamento dos sistemas e limita as suas áreas de aplicação.
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO
A construção de um robô, exige a criação de um conjunto de algoritmos, que lhes permite a realização de uma função específica. A dinâmica, o controlo, o planejamento de trajetória, a utilização de sensores são algumas das capacidades que os algoritmos implementam no robô. O conjunto de algoritmos que são incluídos, de forma a completarem as tarefas, são, geralmente, inseridos em módulos de software. No entanto existem outras formas de comunicar com o robô, nomeadamente, três das mais importantes: a estratégia, as linguagens de alto nível e o reconhecimento de palavras.
O sistema de reconhecimento, atualmente, mostra-se, ainda, muito primitivo e dependentes do orador. Estes sistemas têm a capacidade de reconhecerem um conjunto de palavras discretas de entre um vocabulário restrito, sendo na maioria dos casos, exista pausas entre as palavras de um orador.
Atualmente a estratégia é uma capacidade muito comum nos robôs industriais. Este método exige o ensinamento dos movimentos automatizados que o utilizador pretende que ele venha a executar, e caracteriza-se por três fases principais: Numa primeira fase, o utilizador guia o robô usando os comandos manuais por todas as fases que constituem a tarefa a realizar, registrando todos os ângulos e localizações dos braços dos robôs, de forma a permitir, ao próprio robô, efetuar a repetição do processo. Numa segunda fase será necessário editar, inserir e recapitular os movimentos ensinados ao robô. Se estes movimentos estiverem corretos é possível passar para uma utilização prática do robô. Caso isto não aconteça será necessário repetir todo o processo. As linguagens de programação permitem uma abordagem mais geral para resolver o problema das comunicações entre o Homem e a máquina. A programação de robôs é, no entanto, diferente da programação tradicional. Existem diversos pormenores que têm que ser considerados antes de se iniciar a programação de um robô. Por uma lado, os objetos a manipular são tridimensionais e operam num espaço físico complexo. Por outro lado, a descrição e representação do conhecimento são imprecisas sendo necessário obter, tratar e utilizar uma quantidade considerável de informação proveniente dos diversos sensores.
As linguagens de programação podem-se dividir em duas categorias principais: linguagens nível robô e linguagens nível tarefa. Na programação orientada ao robô, uma tarefa é explicitamente definida como uma sequência de movimentos. O robô é guiado e controlado por um programa durante toda a execução da tarefa, existindo quase que uma correspondência entre cada linha de código e cada operação efetuada. Por outro lado, as linguagens orientadas à tarefa definem um conjunto de objetivos posicionais dos objetos, em vez dos movimentos necessários para atingir esses mesmos objetivos.
LINGUAGENS NÍVEL ROBOT
Quando da concepção de uma linguagem ao nível do robô, procura-se aumentar a capacidade de uma linguagem de alto nível já existente de forma a satisfazer os requisitos da programação de robôs. A maior parte destas linguagens apresenta características comuns umas às outras, características chave. Convém referir que as duas linguagens mais utilizadas são a AL desenvolvida na Universidade de Standford e a AML desenvolvida pela IBM. A AL influenciou o desenvolvimento de muitas linguagens orientadas ao robô e ainda continua a ser alvo de uma vasta e complexa investigação. A linguagem AML está disponível como um produto da IBM para controlo dos seus robôs. O seu objetivo consiste em fornecer um ambiente onde diferentes interfaces de programação de robôs possam ser construídas. Assim, contém um vasto conjunto de primitivas para operações em robôs, que permitem aos utilizadores definir comandos de alto nível de acordo com as suas necessidades.
Estas duas linguagens são referência no mundo das linguagens de programação orientadas a robôs.
LINGUAGENS NÍVEL TAREFA
A programação de robô que é utilizada nas linguagens nível tarefa apresenta uma abordagem bem diferente da das linguagem nível robô. A forma natural para descrever uma tarefa é feita em relação a objetos que são manipulados, e não sobre movimentos do robô. As linguagens nível tarefa ganham com este fato e simplificam a tarefa de programação.
Um sistema de programação orientado à tarefa faculta ao utilizador a capacidade de escrever uma tarefa numa linguagem de alto nível, procedendo, assim, à sua especificação. Posteriormente, o planejador de tarefas consulta a base de dados que contém modelos de mundos e transforma a especificação da tarefa num programa nível robô que desempenhará a tarefa. Desta forma, podemos dividir o planejamento de tarefas em três fases: modelagem do mundo, especificação de tarefas e síntese do programa.
NORBERT WIENER (1894-1964)
Matemático americano e "pai" da cibernética, ou seja, do estudo de controlo e comunicação em máquinas, animais e organizações. Nasceu em Columbia, Missouri, frequentou o colégio Tufts e estudou nas Universidades de Cornell, Harvard, Cambridge, Göttingen e Columbia. Considerado um matemático prodígio, tornou-se professor assistente da cadeira de matemática no "Massachusetts Institute of Technology" em 1919, e foi professor de 1932 a 1960. Especializou-se em matemática e física matemática. Durante a II Guerra Mundial tentou produzir um sistema matemático e eletrônico para a comunicação de informações vitais, enquanto iniciava uma pesquisa sobre técnicas de defesa aérea. Depois deste trabalho, interessou-se pela computação automática e pela teoria do efeito de retorno. Assim, fundou a cibernética, que não lida apenas com o controlo automático de máquinas pelos computadores e outros aparelhos eletrônicos, mas também estuda o cérebro humano e o sistema nervoso, bem como a relação entre as duas comunicações e sistemas de controlo. Wiener resumiu as suas teorias nas seguintes obras: "Cybernetics" (1948), "The Human Use of Human Beings" (1950), "Nonlinear Problems of Random Theory" (1958), "The Tempter" (1959) e "God and Golem, Inc" (1969).
JAMES CLERK MAXWELL
Maxwell, físico britânico, cuja pesquisa e a escrita expuseram as propriedades do eletromagnetismo. A sua contribuição fez dele um dos mais importantes cientistas dos anos 80. Maxwell também desenvolveu a teoria cinética dos gases, que explicam as propriedades físicas e a natureza do gás. Os seus outros trabalhos incluem investigações no campo da visão a cores e os princípios termodinâmicos.
Maxwell aprofundou a pesquisa que o cientista britânico Michael Faraday conduziu no campo eletromagnético. Demonstrou a relação matemática entre o elétrico e o magnético, assim como, demonstrou que a luz é resultado das ondas eletromagnéticas. O seu trabalho mais prestigiado é o«Treatise on electricity an magnetism», em 1837, que contem quatro equações diferentes para descrever a natureza dos campos eletromagnéticos em termos de espaço e de tempo.
Maxwell nasceu em Edimburgo, Escócia, e formou-se na universidade de Aberdeen entre 1856 e 1860. Em 1871 ele tornou-se o primeiro professor de física experimental em Cambridge, onde supervisionou a construção do laboratório Cavendish. As suas teorias ajudaram os cientistas a determinar o número equivalente ao da velocidade da luz em unidades cgs e o rácio entre as unidades eletromagnéticas e eletrostáticas.
Outros trabalhos importantes incluem: "Theory of Heat", em 1877, e "Matter and Motion", em 1876.
AMPÉRE
Ampére, famoso físico francês, nasceu a 22 de janeiro de 1775 e morreu a 10 de junho de 1836. Tornou-se célebre, particularmente pelo contributo que deu para a descoberta de Oersted (unidade de intensidade do campo magnético), sobre o eletromagnetismo. Generalizando esta descoberta reconheceu, em1820, que sem a intervenção de magneto dois fios percorridos pela eletricidade atuam um sobre o outro, e indicou, em 1822, o emprego da pilha para transmissão dos despachos, descobrindo assim, o princípio da telegrafia elétrica. Os trabalhos desenvolvidos no campo da matemática também lhe granjearam grande reputação.
IVAN PETROVICH PAVLOV
Fisiologista russo laureado com o prêmio Nobel e célebre pelas suas investigações no campo dos reflexos do corpo.
Nasceu em Ryazan e formou-se na universidade de São Petersburgo entre 1884e 1886. Estudou também em Breslau, na Polônia, e em Leipzig, na Alemanha. Antes da revolução russa trabalhou como diretor do departamento de filosofia no instituto Experimental de Medicina, em São Petersburgo, e professor de medicina na Academia Militar de Medicina. Apesar da sua oposição ao comunismo, foi lhe dada permissão para continuar a sua pesquisa num laboratório que fora construído pelo governo soviético, em 1935. Pavlov é reconhecido pelo seu trabalho pioneiro no campo da fisiologia do coração, do sistema nervoso e do sistema digestivo. As suas experiências mais conhecidas, começaram em 1889, demonstrando os reflexos condicionados e incondicionados em cães, e que influenciaram o desenvolvimento das teorias comportamentais da psicologia até às primeiras décadas do século 20. O seu trabalho aplicado às glândulas digestivas granjeou-lhe o prêmio Nobel em 1904 na categoria da medicina fisiológica. A sua obra prima foi: "Conditioned Reflexes", em 1926.
JOHN VON NEUMANN (1903-1957)
Matemático americano que desenvolveu o ramo da matemática conhecido como teoria dos jogos. Nasceu em Budapeste e estudou em Zurique e nas Universidades de Berlim e Budapeste. Viajou para os EUA em 1930 para frequentar a Universidade de Princeton. Após 1933, associou-se ao "Institute for Advanced Study" também em Princeton. Nacionalizou-se cidadão americano em 1937, e durante a II Guerra Mundial foi consultor no projeto da bomba atômica "Los Alamos". Em Março de 1955, tornou-se membro da "U.S. Atomic Energy Commission". Von Neumann foi um dos mais extraordinários matemáticos mundiais. Destacou-se pela sua contribuição à teoria dos quantos mecânicos, particularmente, pelo conceito de "círculos operadores" (conhecidos como a álgebra de Neumann) e pelo seu trabalho pioneiro na matemática aplicada (principalmente, na estatística e na análise numérica). Também ficou célebre pelo design de computadores eletrônicos de alta velocidade, tendo construído, em 1952, o primeiro computador a utilizar um programa de armazenamento flexível: o MANIAC I. Em 1956, a "U.S. Atomic Energy Commission" concedeu-lhe o prêmio Enrico Fermi pelas suas fantásticas contribuições para a teoria e para o design de computadores eletrônicos.
