[Episódio 88 do Show de IA]: Conheça Devin, o "Primeiro Engenheiro de Software de IA", a Ascensão dos Robôs Humanoides e a Entrevista com Sora da OpenAI

Após as previsões da semana passada sobre o futuro da IA, estamos começando a ver vislumbres dessas inovações crescerem nas Agentes de IA, robótica e muito mais. No Episódio 88 do Artificial Intelligence Show, os apresentadores Paul Roetzer e Mike Kaput destacam o engenheiro de software ‘Devin’ da Cognition, a importância dos Robôs Humanoides da Figure e as respostas questionáveis de Mira Murati, da OpenAI, sobre os dados de treinamento do Sora em uma entrevista do WSJ.

Ouça ou assista abaixo — veja também as notas do programa e a transcrição.

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Timestamps

00:03:27 —  Cognition lança Devin, o primeiro “engenheiro de software de IA”

00:14:52 — A importância por trás dos Robôs Humanoides da Figure

00:22:08 — CTO da OpenAI questionado sobre as fontes de dados do modelo Sora em entrevista ao WSJ

00:29:13 — Ato de Inteligência Artificial da União Europeia aprovado pelo Parlamento Europeu

00:33:46 —  Suno AI, geração de música baseada em prompts de texto

00:39:04 — Grok agora é open source

00:43:26 — Os 100 principais aplicativos GenAI para consumidores do fundo de capital de risco Andreessen Horowitz

00:46:58 — Apple Inc. em negociações para integrar a IA Gemini do Google no iPhone

00:50:06 — Midjourney introduz recurso para manter consistência na criação de imagens

Resumo

Devin, o primeiro “engenheiro de software de IA,” é lançado/apresentado pela Cognition

Uma startup de IA chamada Cognition está fazendo ondas com a demonstração de seu novo produto, chamado Devin, que define como “o primeiro engenheiro de software de IA.”

O vídeo demo mostra um usuário digitando um prompt dando a Devin uma tarefa a ser concluída usando código. O resultado é que, em segundos no vídeo de demonstração, Devin consegue executar uma tarefa complexa usando código e até mesmo criar um site que visualiza os resultados do projeto.

A Cognition parece ter surgido do nada (ela nem mesmo existia formalmente como uma corporação até 2 meses atrás) e possui $21M em financiamento de investidores notáveis, incluindo o Founders Fund.

A própria demonstração está recebendo um incrível burburinho online. Líderes de tecnologia, como os CEOs da Stripe e Perplexity, comentaram positivamente sobre.

Ethan Mollick, uma voz proeminente em IA de que falamos frequentemente, teve acesso antecipado ao Devin e afirmou que, embora seja lento e quebre com frequência, ele faz “um plano e executa de forma autônoma, fazendo pesquisa, escrevendo código e depurando, sem que você fique observando.”

Um construtor notável no espaço educacional de IA, Mckay Wrigley, apresentou uma demonstração ao vivo muito mais extensa de 27 minutos usando a ferramenta que ele disse ter deixado ele impressionado.

Sua conclusão:

“A era dos agentes de IA começou.”

A importância dos Robôs Humanoides da Figure

A Figure é uma empresa de robótica que está construindo robôs humanoides físicos. Eles acabaram de levantar $675M em uma rodada de financiamento da Série B e anunciaram uma parceria com a OpenAI para incorporar os modelos multimodais da empresa em seus robôs.

A empresa lançou um vídeo demo mostrando os resultados dos robôs da Figure rodando modelos da OpenAI. Este vídeo mostrou exatamente por que estamos encorajando as pessoas a prestar atenção:

No vídeo, o robô usa os modelos da OpenAI para entender as palavras que estão sendo faladas por um humano e o mundo ao seu redor.

Depois, ele usa a IA da Figure para traduzir essa compreensão em ações robóticas. Durante o vídeo, o robô responde verbalmente a um demonstrador humano e segue suas instruções, incluindo dar a ele uma maçã, limpar o lixo de uma mesa e guardar pratos.

O robô consegue comunicar o que está fazendo e por quê, além de entender o mundo ao seu redor.

Além disso, a Figure não é a única empresa trabalhando em robôs humanoides. Nesta mesma semana, foi anunciado que a montadora Mercedes está buscando testar robôs humanoides para realizar trabalho manual desafiador em parceria com uma empresa de robótica chamada Apptronik.

Mira Murati da OpenAI enfrenta escrutínio sobre as fontes de dados do modelo Sora em entrevista do WSJ

A CTO da OpenAI, Mira Murati, está enfrentando algumas críticas por uma recente entrevista com o Wall Street Journal. Ela se sentou com um repórter do WSJ para falar sobre o Sora, o novo modelo de geração de vídeo de IA da empresa.

A entrevista continha muitas discussões úteis sobre o Sora e suas capacidades, mas está recebendo atenção por um segmento controverso.

O repórter do WSJ perguntou a Murati quais dados o modelo usou para treinamento, a fim de poder gerar vídeos tão realistas.

Murati respondeu, dizendo: “Usamos dados disponíveis publicamente e dados licenciados,” mas hesitou quando foi questionada pelo jornal. Ao ser perguntada: “Então, vídeos no YouTube?”, Murati respondeu: “Na verdade, não estou certa sobre isso.”

Ela também disse não ter certeza se vídeos do Instagram e Facebook foram usados para treinar o modelo.

Em vez disso, ela repetiu que os dados utilizados eram públicos ou licenciados. E rejeitou mais perguntas sobre os sites ou fontes específicas utilizadas.

Links Referenciados no Show

• Devin, primeiro “engenheiro de software de IA.” é lançado/apresentado pela Cognition
• Aquisições em robôs humanoides
• CTO da OpenAI questionado sobre as fontes de dados do modelo Sora em entrevista do WSJ
• O aguardado Ato de Inteligência Artificial da UE
• Grok agora é código aberto
• Suno.AI
• Andreessen Horowitz atualiza os principais aplicativos de IA generativa para consumidores
• Apple para construir a IA Gemini do Google no iPhone
• Midjourney lança recurso para manter consistência em imagens

O episódio desta semana é patrocinado pela nossa Conferência de Marketing de IA (MAICON).

De 10 a 12 de setembro deste ano, estamos entusiasmados para receber nossa quinta edição anual da MAICON neste momento crucial para nossa indústria.

A MAICON foi criada para líderes e profissionais de marketing que buscam impulsionar a próxima fronteira da transformação do marketing digital dentro de suas organizações. Na MAICON, você aprenderá com os principais especialistas em IA e marketing, enquanto se conecta com uma comunidade apaixonada e motivada de profissionais visionários.

Agora é a melhor hora para obter seu ingresso para MAICON. Os preços dos ingressos aumentam após sexta-feira, 22 de março. Visite www.maicon.ai para saber mais.

 

Leia a Transcrição

Declaração: Esta transcrição foi escrita por IA, graças ao Descript, e não foi editada quanto ao conteúdo.

[00:00:00] Paul Roetzer: Se é justo usar material protegido por direitos autorais para treinar esses modelos, como dizem que é, se eles acreditam nisso, então por que não dizem de onde vem os dados?

[00:00:10] Paul Roetzer: Bem-vindos ao Artificial Intelligence Show, o podcast que ajuda sua empresa a crescer de forma mais inteligente, tornando a IA acessível e acionável. Meu nome é Paul Roetzer. Sou o fundador e CEO do Marketing AI Institute e serei seu anfitrião. Todas as semanas, estou acompanhado pelo meu co-anfitrião e Chief Content Officer do Marketing AI Institute, Mike Kaput, enquanto analisamos todas as notícias de IA que importam e oferecemos insights e perspectivas que você pode usar para avançar sua empresa e sua carreira.

[00:00:40] Paul Roetzer: Junte-se a nós enquanto aceleramos a alfabetização em IA para todos.

[00:00:48] Paul Roetzer: Bem-vindos ao episódio 88 do Artificial Intelligence Show. Sou seu anfitrião, Paul Roetzer, juntamente com meu co-anfitrião, Mike Kaput, que está se juntando a nós hoje de

[00:00:57] Mike Kaput: Greenville, Carolina do Norte.

[00:00:59] Paul Roetzer: Greenville, [00:01:00] Carolina do Norte. Muito bem. Então, estamos gravando na segunda-feira, 18 de março, ao meio-dia, horário do leste, o que é relevante.

[00:01:08] Paul Roetzer: Porque algumas das coisas sobre as quais vamos falar hoje aconteceram esta manhã. Assim, é um lugar muito dinâmico, como todos sabemos. Vamos entrar nisso. O episódio de hoje é patrocinado pela Marketing AI Conference, ou MAICON. Esta é a nossa quinta MAICON, creio eu, de 10 a 12 de setembro em Cleveland.

[00:01:30] Paul Roetzer: Este será o nosso evento principal, que criamos em 2019. Na primeira vez que o realizamos, 300 pessoas de 12 países participaram. Depois fizemos uma pausa. Por assim dizer, por dois anos. Não tivemos um evento. Passamos para o virtual, mas retornamos e foi uma reunião pequena em 2022.

[00:01:53] Paul Roetzer: E então, em 2023, as coisas realmente decolaram. Tivemos mais de 700 pessoas em Cleveland em 2023, e estamos [00:02:00] esperando. Não sei, cara. É tão difícil projetar agora, mas eu diria que 1500 é nosso objetivo, mas creio que estamos adiantados em relação à meta no momento. Este é um evento realmente construído para líderes e praticantes de marketing.

[00:02:16] Paul Roetzer: Haverá uma trilha de IA aplicada focada em ferramentas, recomendações e estruturas acionáveis e haverá uma trilha para líderes estratégicos que se concentrará nos negócios da IA e em como aplicá-la ao nosso talento, nossa tecnologia, nossas estratégias, nossos orçamentos. Então, sim.

[00:02:31] Paul Roetzer: Se você está no ponto em que realmente está pronto para avançar com essas coisas e fazer parte do tipo de próxima geração do que está acontecendo na indústria de marketing, estar entre seus colegas, adoraríamos tê-lo conosco em Cleveland para a MAICON. Portanto, você pode ir para MAICON.AI, esse é MAICON.AI, os preços dos ingressos aumentam na sexta-feira, 22 de março, então isso está chegando rapidamente. Portanto, se você quiser aproveitar os melhores preços disponíveis, novamente, confira MAICON.AI. para saber mais sobre o evento e comprar seu ingresso hoje. Tudo bem, Mike, interessante na esteira do episódio 87, onde falamos sobre um cronograma teórico do que poderia estar acontecendo e quando, tivemos algumas coisas que ocorreram como o dia em que o podcast foi lançado e, em seguida, no dia seguinte, que foram altamente relevantes para o que falamos na semana passada.

[00:03:23] Paul Roetzer: Então vou passar para você e vamos começar a falar sobre essas coisas.

[00:03:27] Cognition lança Devin, o primeiro “engenheiro de software de IA”

[00:03:27] Mike Kaput: Certo, Paul, então, primeiro temos a notícia de que uma startup de IA chamada Cognition está fazendo ondas com a demonstração de seu novo produto chamado Devin que ela rotula como “o primeiro engenheiro de software de IA”. O vídeo da demonstração que foi lançado pela empresa mostra Devin em ação mostrando um usuário digitando um prompt, dando a Devin uma tarefa a ser completada.

[00:03:54] Mike Kaput: usando código, e então Devin desenvolve um plano para resolver o [00:04:00] problema. Ele “constrói todo o projeto usando todas as ferramentas que um engenheiro de software humano usaria”, segundo o CEO da Cognition, Scott Wu. E então, a partir daí, Devin usa seu próprio terminal, editor de código e navegador para ir e completar projetos de codificação sozinho, usando o mesmo tipo de raciocínio e resolução de problemas que um engenheiro humano usaria.

[00:04:22] Mike Kaput: Portanto, o resultado é que, no vídeo de demonstração, Devin é capaz de executar um projeto complexo usando código e até mesmo construir um site que visualiza os resultados desse projeto. Agora, a Cognition como empresa parece ter surgido praticamente do nada. Não existia nem formalmente como corporação até alguns meses atrás.

[00:04:45] Mike Kaput: Ela tem 21 milhões em financiamento de investidores notáveis, incluindo o Founders Fund. E essa demonstração está se espalhando pelas esquinas da internet de IA. Como todos os líderes de tecnologia, como os CEOs da [00:05:00] Stripe e Perplexity, disseram comentários positivos. Ethan Mollick, uma voz proeminente em IA com quem falamos sempre, teve acesso antecipado ao Devin e disse que, embora seja lento e quebre frequentemente, ele faz um plano e executa de forma autônoma, fazendo pesquisa, escrevendo código e depurando sem você olhar.

[00:05:21] Mike Kaput: Outro construtor notável no espaço educacional de IA chamado McKay Wrigley mostrou uma demonstração ao vivo muito mais extensa de 27 minutos usando a ferramenta e ele disse que as capacidades o deixaram impressionado. Sua conclusão, “A era dos agentes de IA começou.” Agora, nesse ponto, Paul, durante o episódio 87, você literalmente falou sobre uma explosão de agentes de IA que você previu para acontecer entre 2025 e 2027.

[00:05:53] Mike Kaput: Isso veio mais cedo, você acha?

[00:05:55] Paul Roetzer: Sim, o timing foi hilário. Eu quero dizer, o que o podcast lançou [00:06:00] na manhã de terça-feira e isso começou a crescer por volta das 9h na terça-feira. Então, não, quero dizer, isso é exatamente o que eu projetei quando eu estava, você sabe, meio que disse o que disse na semana passada.

[00:06:11] Paul Roetzer: E basicamente, eu acho que vamos ver essas demonstrações cada vez mais impressionantes. A experiência de 27 minutos, de McKay que você mencionou, foi impressionante. Eu assisti a tudo. Estava tentando analisar o que estava realmente acontecendo. Mas, como eu disse na semana passada, acho que veremos um monte de agentes tipo GPT 1, GPT 2.

[00:06:35] Paul Roetzer: Então, essas coisas que são realmente impressionantes, mas não, não como o que estamos experimentando a partir de uma experiência tipo GPT 4. Portanto, ainda vai, como Ethan Mollick destacou, ainda vai quebrar. Vai fazer as coisas erradas muitas vezes. Você vai precisar inserir, meio que, portanto, muita supervisão humana.

[00:06:54] Paul Roetzer: E vai ter erros. Vai ter todos esses problemas. Então, enquanto é super [00:07:00] impressionante, não significa que a vida vai mudar na próxima semana por causa dessa demonstração. Portanto, como você mencionou, muitas vezes fazemos quando algo assim ocorre é verificar sua rede e ver o que as pessoas em quem você confia neste espaço estão dizendo.

[00:07:13] Paul Roetzer: E você e eu, Mike, não somos programadores. Portanto, não somos capazes de analisar isso corretamente e usá-lo nós mesmos. E descobrir o que está acontecendo do ponto de vista da codificação. Então, você precisa realmente depender do que outras pessoas que entendem a tecnologia melhor do que nós estão dizendo.

[00:07:30] Paul Roetzer: E você mencionou, Patrick Collison, que é o CEO da Stripe.

[00:07:33] Paul Roetzer: Ele tweetou que essas não são apenas demonstrações escolhidas a dedo. Devin é, em minha experiência, muito impressionante na prática.

[00:07:39] Paul Roetzer: Tivemos o cofundador da Coinbase, Fred Esram.

[00:07:43] Paul Roetzer: Ele disse: “A primeira vez que vi uma IA pegar uma tarefa complexa, dividê-la em etapas, completá-la e mostrar a um humano cada passo do caminho, ao ponto de poder tirar totalmente uma tarefa do prato de um humano, tudo construído em apenas alguns meses.”

[00:07:56] Aravind [00:08:00] Srinivas, eu acho que assim dizemos o nome dele, CEO da Perplexity. Ele disse: “Esta é a primeira demonstração de qualquer agente, para não falar de codificação, que parece cruzar o limite do que é humano e funciona de forma confiável. Também nos diz o que é possível combinando LLMs e algoritmos de busca em árvore.”

[00:08:17] Paul Roetzer: Você quer sistemas que possam tentar planos, olhar para resultados, substituir e iterar até o sucesso.

[00:08:23] Paul Roetzer: E isso foi só o começo de todo esse feedback incrível. E honestamente, como, se você apenas olhasse o burburinho online, você pensaria que o ChatGPT teve um momento em agentes. Como se não houvesse hesitação por parte dessas pessoas.

[00:08:36] Paul Roetzer: Foi apenas como, isso é insano. Minha opinião, no entanto, é muito mais alinhada com o que Ethan Mollick destacou, como, ei, isso é ótimo, mas é lento. Ele quebra muito. Você não pode simplesmente remover o humano do processo. Se você não sabe codificar, não tem ideia se está fazendo as coisas corretamente ou não. Portanto, eu acho que, meus pensamentos sobre isso são que, ao olhar para avanços como este, para [00:09:00] determinar quando uma tarefa ou um trabalho será transformado pela IA, você tem que considerar variáveis como, bem, quão confiável é?

[00:09:08] Paul Roetzer: Qual é o risco de que ele esteja errado? Quão repetitivo e previsível é a tarefa que está assumindo? Quanta supervisão humana é necessária? Quão complexa é a tarefa? Precisa de capacidades de raciocínio, matemática, bom senso, intuição? Portanto, como pensei muito sobre isso ao longo da semana. E o exemplo que me veio à mente foi que você frequentemente verá essas demonstrações onde estão tentando mostrar agentes como reservar um voo.

[00:09:32] Paul Roetzer: E eu acho que o que você vai ver este ano, o que você vai ver com Devin é essas experiências realmente impressionantes onde ele é capaz de reservar um voo, mas então quando você dá um passo para trás e diz, ok, estou indo para a Carolina do Norte, preciso de um voo, preciso de um hotel, e ele consegue fazer essas coisas, mas o que o agente não sabe, não sabe as nuances de cada.

[00:09:52] Paul Roetzer: preferência individual. Como um entendimento mais profundo de como funciona um voo. Quais aeroportos eu preferiria [00:10:00] transferir considerando quais clubes tenho acesso? Portanto, você sabe, se eu tiver um cartão Amex Platinum, terei acesso aos clubes deles e, tipo, isso não vai saber todas essas coisas. Portanto, não é como se de repente fôssemos ter esses agentes que apenas ativamos.

[00:10:13] Paul Roetzer: E as coisas simplesmente são feitas para nós. Vai haver um longo período onde seremos observadores, treinadores, mentores e gerentes desses agentes. E isso será extremamente verdadeiro nos negócios, marketing, vendas e serviços. Não vamos simplesmente de repente ter agentes. Como Devin, invertemos uma chave para que essa coisa assista a fazer nosso trabalho uma vez e aprenda tudo a partir daí.

[00:10:35] Paul Roetzer: Então eu acho que o que vai acontecer, como discutimos na semana passada, é que os empregos começarão a evoluir nos próximos anos, onde os agentes farão parte do que fazemos, mas sua experiência e expertise no domínio, sua intuição e bom senso, essas coisas serão necessárias. Para tornar esses agentes economicamente viáveis.

[00:10:56] Paul Roetzer: E assim, ao longo do ano, vamos ver demonstrações realmente impressionantes da Google, Microsoft, OpenAI, Adept, HyperWrite, Maltan, todos estão trabalhando nessas exatas mesmas coisas. E o que sabemos sobre esse espaço é que as pessoas seguem rápido. Você verá demonstrações disso.

[00:11:11] Paul Roetzer: Puxa, pode ser que vejamos algo esta semana na conferência GTC da NVIDIA. Não sabemos. Portanto, minha opinião geral aqui é que acredito que veremos agentes criados para tarefas específicas, porque quanto menos gerais forem, mais treinados estiverem para reservar voos, enviar seus e-mails ou gerenciar suas redes sociais, quanto mais focados forem, mais rápido você pode reduzir erros.

[00:11:37] Paul Roetzer: Menos supervisão humana será necessária. Isso se tornará mais confiável e poderá maximizar seu impacto. Como discutimos na semana passada com o Klarna. Portanto, acho que você terá agentes que são treinados em domínios específicos que são capazes de raciocinar e planejar, têm a capacidade de pesquisar, como um banco de dados para verificar processos e dados e decisões, e depois estão conectados a aplicativos e ferramentas e realmente executam essas [00:12:00] ações.

[00:12:00] Paul Roetzer: Mas não acho que veremos esses agentes massivos e gerais como o GPT 4, você sabe, do ponto de vista do modelo de linguagem, que simplesmente faz tudo. Tudo fora da caixa, mas acho que você verá agentes menores que são mais rápidos e mais baratos, como um gerenciador de mídia social AI e um gerenciador de e-mails AI e um AI comprador de anúncios.

[00:12:17] Paul Roetzer: E eu poderia realmente começar a ver, e acho que Ethan Mollick se referiu a isso, é que essas coisas quase se tornam parte do seu organograma onde, não sei se você as personifica com nomes, mas eu realmente acho que vamos começar a olhar para o organograma no futuro e começaremos a pensar, ok, bem, o AI se conecta aqui e fará o trabalho de quatro pessoas fazendo isso, mas vai precisar de um treinador ou mentor ou alguém que realmente esteja supervisionando-o e treinando-o e constantemente evoluindo-o e coisas assim.

[00:12:44] Paul Roetzer: Portanto, legal. Sim, quero dizer, no final das contas, realmente, realmente impressionante. Tipo, vá assistir aos demos. É uma loucura, mas não pense que, você sabe, acho que foi a, qual foi a métrica que eu dei na semana passada? Sua vida muda de forma notavelmente em função de, como um avanço. Não acho que o trabalho ou a vida de ninguém vá mudar notavelmente por causa dessa demonstração, mas esse é exatamente o tipo de coisa que vamos começar a ver mais e mais ao longo deste ano.

[00:13:11] Mike Kaput: Isso faz muito sentido. Sim. Isso me lembra repetidamente de algo que costumamos dizer aqui e falamos muito offline. Você sabe, a razão pela qual nossa missão é a alfabetização em IA para todos é porque temos que armar todos com o conhecimento do que essas coisas estão começando a ser capazes de fazer. Assim você pode descobrir na sua própria carreira, o que um agente de IA significa para seu negócio ou função específica.

[00:13:37] Mike Kaput: Eu amo essa ideia de potencialmente ter uma dessas coisas como seu colega de trabalho.

[00:13:42] Paul Roetzer: Sim, e eu acho que, Mike, tanto do que tentamos fazer é, tipo, cortar o barulho e o hype e dizer, isso é real ainda? E como eu disse, tipo, quero dizer, se você apenas olhasse, na terça-feira, todas as pessoas que estavam, tipo, retweetando esse vídeo, como, o vídeo da apresentação deles, e depois [00:14:00] o, você sabe, uma vez que as pessoas começaram a se envolver com isso e mostraram, tipo, coisas do mundo real reais.

[00:14:04] Paul Roetzer: Se você não sabe o que está olhando, realmente poderia pensar que acabamos de ter o momento do ChatGPT de agentes e que a vida simplesmente mudou. E assim, isso é, de tudo que podemos determinar e tudo que podemos analisar. Isso não é o que aconteceu. E na realidade, provavelmente não é nem mesmo um avanço técnico massivo que os outros laboratórios de IA já não têm a capacidade de realizar.

[00:14:27] Paul Roetzer: Só teve seu momento e a demonstração foi incrível. E, você sabe, acho que isso vai continuar sendo parte da conversa daqui pra frente. As pessoas estão percebendo que essas coisas estão se tornando muito reais e começarão a ter um impacto, mas ainda sinto que. 2025 é um tempo mais realista onde começa a, você sabe, talvez você e eu estaremos olhando para um AI de mídia social para infundir no Instituto.

[00:14:52] A importância por trás dos Robôs Humanoides da Figure

[00:14:52] Mike Kaput: Nosso próximo grande tópico de hoje está de certa forma relacionado a esse cronograma futuro que vemos avançando rapidamente. Você escreveu esta semana no LinkedIn, se você não prestou atenção aos avanços em robôs humanoides, agora seria um bom momento para começar. Você escreveu isso em resposta a um vídeo de demonstração de uma empresa chamada Figure que cobrimos na semana passada e em alguns outros contextos, que é uma empresa de robótica que está construindo robôs humanoides físicos.

[00:15:23] Mike Kaput: Portanto, eles acabaram de levantar $675 milhões em financiamento da Série B e anunciaram uma parceria com a OpenAI para incorporar os modelos multimodais da empresa no robô físico. Portanto, essa demonstração mostrou exatamente por que você está encorajando as pessoas a prestarem atenção a essas coisas que podem estar por vir, porque o vídeo, que eu recomendaria a todos assistirem, mostra os resultados de um robô da Figure rodando um modelo da OpenAI.

[00:15:52] Mike Kaput: Assim, no vídeo, o robô usa o modelo da OpenAI para entender as palavras sendo faladas para ele por um humano e [00:16:00] visualizar as coisas no mundo ao seu redor e fazer conexões entre todas essas entradas. Então, ele usa a IA da Figure para traduzir isso em ações robóticas. Portanto, durante este vídeo, o robô responde verbalmente a um demonstrador humano, seguindo suas ordens.

[00:16:17] Mike Kaput: Inclui dar a ele uma maçã, limpar o lixo de uma mesa e guardar pratos. E durante tudo isso, o robô é capaz de comunicar o que está fazendo e por quê, além de entender como o mundo ao seu redor, o ambiente imediato de uma mesa e os objetos, mudou. Esta não é a única empresa que trabalha em robôs humanoides.

[00:16:38] Mike Kaput: Nesta mesma semana, foi anunciado que a montadora Mercedes está, na verdade, procurando testar robôs humanoides para realizar trabalho manual desafiador em parceria com uma empresa chamada Aptronik. Então, minha primeira pergunta para você, Paul, é muito semelhante àquela sobre agentes de IA. Você