Quando o robô perceciona e fala

Quando o Thymio evita um obstáculo, aplica uma regra que alguém escreveu: se o sensor da frente vir um objeto próximo, virar. Pode-se ler a regra, prever o comportamento e corrigir o programa. Um robô que reconhece um gesto ou uma imagem funciona de outra forma. Ninguém escreveu a regra. Um modelo aprendeu-a a partir de exemplos. Acerta em casos próximos dos seus exemplos e pode enganar-se nos outros.

A micro:bit permite dar vida a isto na sala de aula. A ferramenta gratuita micro:bit CreateAI grava gestos com o sensor de movimento da placa V2, treina um modelo, põe-no à prova e depois envia-o para um programa MakeCode na placa. Os alunos veem que, com poucos exemplos, ou com gestos demasiado parecidos, o modelo confunde-os.

Há agora robôs e brinquedos que conversam graças a um modelo de linguagem. As suas respostas são fluentes, mas podem ser falsas, e a mesma mensagem nem sempre obtém a mesma resposta. Quando o modelo corre num servidor, a voz da criança é enviada para lá para ser transcrita e tratada. A revisão de Belpaeme e colegas, em 2018, já notava que compreender a fala das crianças pequenas continuava a ser difícil para os robôs.

1. Programar uma regra: o Thymio segue uma linha ou evita um obstáculo. Os alunos escrevem a regra em português.
2. Treinar um modelo: com o CreateAI, três gestos, alguns exemplos de cada, e depois um teste feito por outro aluno.
3. Comparar: quem decidiu o comportamento? Porque é que se engana? O que é preciso mudar para o corrigir, o programa ou os exemplos?