As férias estavam inesquecíveis. Nosso agente havia participado de algumas experiências que em breve mudariam o mundo. Era o último dia em seu lindo hotel Deep Space One. Estava na hora do robô planejar sua volta para casa.
Inspirado pela sua nova visão do universo, nosso amigo decide não voltar pelo mesmo caminho que veio. Belo espírito aventureiro. Em posse desse novo espírito, ele percebe que a representação de seu planejamento clássico o informava satisfatoriamente o que fazer e em que ordem, mas nunca dizia quanto tempo ou quando uma determinada ação poderia ocorrer. Como se planejar eficientemente sem levar em consideração o tempo de cada ação? Afinal, para ele chegar hoje em casa sua viagem não podia avançar pela madrugada.
Seu planejamento agora incluía o voo que o levaria para a casa e os horários da partida do hotel até a chegada em seu quarto. As ações estavam obedecendo a restrições de ordem que satisfaziam os objetivos dependentes das informações temporais. Elas tinham uma duração e um conjunto de restrições de recursos exigidos pelas próprias ações. E o nosso amigo biônico estava usando as restrições para dar nomes específicos a classes de recursos diferentes.
Sentado à janela de um avião enorme, ainda atordoado pelas descobertas feitas no espaço, o robô percebe que existem recursos que nunca mais deixarão o avião (como os parafusos, por exemplo), e os que são constantemente reutilizados (como o piloto). Isso não estava facilitando em nada seu planejamento. Então ele muda seu plano!
Ele determina que sua função de custo, antes baseadas em quantidades imensas de variações como custos dependente do tempo de cada ação, por exemplo, assuma o custo do planejamento completo. E passa a quantificar numericamente esses recursos em um processo conhecido como AGREGAÇÃO. Agora ele poderia planejar sua volta evoluindo seu poder de abstração!
O esperto estava planejando sua chegada determinando um horário para sua descida do avião e outro horário para entrar em seu quarto! Todas as ações intermediárias como pegar as malas, encontrar um táxi, determinar o caminho para o taxista, trocar o pneu do táxi, e assim por diante, estavam sendo tratadas como tarefas decompostas em subsequências. O mais interessante é que ele estava mudando seu planejamento inicial em função dos novos parâmetros trazidos pelo acaso.
O acaso e o robô nunca foram amigos de fato. Nunca se entenderam de uma forma pacífica. É que o acaso nunca cumpria suas promessas. No entanto, as férias mudaram o comportamento do nosso agente. Ele não era mais o mesmo. Era a hora do robô dar o primeiro passo rumo a uma conciliação. Então ele tenta pela primeira vez gerenciar a complexidade. Ele fecha os sensores visuais e se concentra. E desse momento meditativo nasce a DECOMPOSIÇÃO HIERÁRQUICA.
O acaso agora podia se intrometer em cada nível de cada tarefa computacional. Ele podia estar presente na hora de pegar as malas, por exemplo, de escolher um táxi ou mesmo em um erro no trajeto para a casa. Se o robô usasse a estrutura hierárquica em seu planejamento, sempre obteria o menor custo computacional possível e sempre alcançaria as melhores decisões possíveis. E pela primeira vez na história do acaso um amigo verdadeiro devolvia o soco recebido com um abraço apertado.
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