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12 septiembre 2018

La era de la cultura robot

Futuro | Innovación | Inteligencia artificial | Machine learning | Robótica | Tecnología
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El aprendizaje social es, según expertos en diferentes áreas, lo que hace a los humanos seres complejos en todo su esplendor. Sin esa capacidad de aprender al observar a los demás e interactuar con ellos no tendríamos cultura, como sostienen los biólogos evolutivos Kevin Laland y Will Hoppitt: “la cultura se basa en información socialmente aprendida y transmitida”. Sin embargo, no es una característica exclusiva de nuestra especie: los chimpancés aprenden de sus semejantes a emplear tallos de plantas para recoger termitas, y las ballenas cantan en diferentes dialectos. Ahora el progreso tecnológico está facilitando que a esta lista de seres con capacidad de aprendizaje social se sumen también los robots.

En 2017, investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) lograron un gran avance: robots que pueden aprender unos de otros. La estudiante de doctorado Claudia Pérez-D’Arpino, especialista en robótica e informática del CSAIL, desarrolló un sistema llamado C-LEARN que adopta un enfoque de aprendizaje por dos vías.

Claudia Pérez-D’Arpino con el robot Optimus. Crédito: Jason Dorfman (MIT CSAIL)

En primer lugar, un robot está programado con una base de conocimientos que le permite interactuar con diferentes objetos. Esta base de conocimiento le ayuda a navegar por las limitaciones de su entorno, como por ejemplo la necesidad de girar un picaporte para abrir una puerta. Y una vez que el robot sabe cómo interactuar físicamente con los objetos, puede comenzar a aprender tareas más complejas. Para ello, un programador humano utiliza el software C-LEARN para mover las extremidades de una representación virtual del robot y así mostrar a su equivalente real cómo ejecutar cada tarea. A diferencia de los métodos anteriores para enseñar a las máquinas, C-LEARN permite que el programador solo tenga que demostrar cada acción una vez.

Un robot para eliminar bombas

Pérez-D’Arpino usó el software para enseñar tareas complejas a Optimus, un pequeño robot de dos brazos que se mueve sobre ruedas y que fue diseñado para eliminar bombas. A continuación los investigadores probaron si Optimus sería capaz de transmitir ese conocimiento a otros robots, en concreto a Atlas, un androide bípedo de 1,80 metros de altura desarrollado por la empresa Boston Dynamics y que es capaz de hacer saltos mortales y equilibrarse sobre una pierna mientras recibe proyectiles.

Tal como hicieron anteriormente con la versión virtual del robot, los investigadores utilizaron el C-LEARN para transferir la base de conocimientos de Optimus y su aprendizaje de tareas a un sistema con una representación virtual de Atlas. Así, Atlas pudo integrar los conocimientos del primer robot con su propia base de información para resolver desafíos del mundo real. El robot de Boston Dynamics logró ejecutar tareas que solo habían sido demostradas a Optimus e incluso lo hizo de manera mejorada, ya que es capaz de mantener el equilibrio mejor que el pequeño robot del MIT.

El robot Atlas, de Boston Dynamics. Crédito: Boston Dynamics

“Este enfoque es muy similar a cómo aprendemos los humanos en términos de ver cómo se hace algo y conectarlo con lo que ya sabemos sobre el mundo”, comenta Pérez-D’Arpino. “No podemos aprender mágicamente de una sola demostración, por lo que tomamos nueva información y la adaptamos al conocimiento previo sobre nuestro entorno”, explica. La investigadora añade que, al combinarse la “intuición del aprendizaje” con la precisión de los algoritmos de planificación del movimiento, este nuevo campo de investigación puede ayudar a los robots a realizar nuevos tipos de tareas que antes no podían aprender, como el ensamblaje de múltiples pasos.

Máquinas que enseñan a otras máquinas

Los experimentos del MIT demuestran cómo los humanos pueden enseñar a las máquinas a enseñar a otras máquinas. Este sistema de demostración de tareas a un robot que luego puede transferir sus habilidades a otros robots con diferentes formas y capacidades podría ser solo el primer paso hacia el aprendizaje social independiente en las máquinas. ¿Será este el inicio de la cultura de los robots?

Pérez-D’Arpino matiza que, de momento, el aprendizaje social de los robots todavía necesita una gran intervención del ser humano, y que las máquinas no pueden desviarse de los pasos aprendidos. Pero su equipo ya trabaja en proyectos para que los robots sean más adaptables. “Creo que en el futuro este tipo de robótica saldrá de las fábricas y ayudará en entornos como los hospitales y, finalmente, en los hogares, donde puede ayudar a las personas a realizar tareas que no pueden hacer”, apunta la investigadora.

“La programación tradicional de robots en escenarios del mundo real es difícil, tediosa y requiere mucho conocimiento del entorno”, añade Julie Shah, profesora del MIT y una de las directoras de la investigación. “Sería mucho más efectivo si pudiéramos entrenarlos como hacemos con las personas: brindándoles algunos conocimientos básicos y una sola demostración”, señala. “Este es un paso emocionante hacia la enseñanza de los robots para realizar tareas complejas necesarias para el ensamblaje y el mantenimiento de naves o aeronaves, por ejemplo”.

Joana Oliveira

@joanaoliv

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