O que é realmente inteligente, no entanto, é o que os pesquisadores fizeram em seguida. Tomando a rede neural treinada no comportamento do cão, eles queriam ver se havia aprendido alguma coisa sobre o mundo que não haviam programado explicitamente. Como explicam no artigo, os cães “demonstram claramente a inteligência visual, reconhecendo alimentos, obstáculos, outros seres humanos e animais”, o mesmo acontece com uma rede neural treinada para agir como um cão, mostrando a mesma esperteza?
Acontece que sim – embora apenas em uma capacidade muito limitada. Os pesquisadores aplicaram dois testes à rede neural, pedindo para identificar diferentes cenas (por exemplo, dentro de casa, ao ar livre, em escadas, em uma varanda) e “superfícies passíveis de caminhar” (que são exatamente o que parecem: lugares que você pode andar). Em ambos os casos, a rede neural foi capaz de concluir essas tarefas com precisão decente, usando apenas os dados básicos dos movimentos e paradeiros de um cão.
“Nossa intuição para isso era que os cães são realmente bons em encontrar onde caminhar – onde podem ir e onde não estão”, diz Ehsani. “Esta é uma tarefa muito difícil para um computador, porque requer muito conhecimento prévio.” Esse conhecimento pode ser se uma superfície é muito íngreme para andar ou se é pontiaguda e desconfortável. Seria demorado programar um robô com todas essas regras, mas um cão já conhece todas elas. Então, observando o comportamento de Kelp, a rede neural aprendeu essas regras sem precisar ensiná-las. Em outras palavras, aprendeu com o cachorro.
Agora, é importante incluir muitas advertências aqui. O software criado por Ehsani e seus colegas não é de forma alguma um modelo do cérebro de um cachorro ou de sua consciência. Tudo o que ele está fazendo é aprender algumas regras básicas de um conjunto limitado de dados, ou seja, onde um cachorro gosta de andar. E como acontece com todos os outros sistemas de IA, não há raciocínio acontecendo aqui; O software é simplesmente encontrar padrões nos dados. Isso em si não é novo. Os pesquisadores estão sempre treinando sistemas de inteligência artificial a partir de dados semelhantes.
Mas, como Ehsani aponta, esta parece ser a primeira vez que alguém já tentou aprender com um cachorro, e o fato de que funcionou sugere que os animais podem ser uma fonte útil de dados de treinamento. Afinal, os cães sabem muitas outras coisas que seriam muito úteis para os robôs. Como os humanos se parecem, por exemplo, ou a diferença entre um adulto e um bebê. Cães sabem como evitar carros e como navegar escadas, que são lições importantes para qualquer robô que precise operar em um ambiente humano.
É claro que este artigo é apenas uma demonstração muito simples de como podemos aprender com os animais, e muito mais trabalho precisa ser feito antes que esse paradigma seja produtivo. Mas Ehsani diz que está confiante de que poderia ter algumas aplicações muito úteis. “Uma coisa imediata que me vem à mente é fazer um cachorro robô. Já é uma tarefa difícil para um robô, saber como se mover e onde ir, ou se eles querem perseguir alguma coisa ”, diz ela. “Isso definitivamente nos ajudaria a construir um cão robô mais eficiente e melhor.”