La IA con capacidad de aprendizaje podría ser vital para integrar los robots humanoides en nuestra sociedad

Todos tenemos en la mente ejemplos de robots que han aparecido en la gran pantalla y que nos han mostrado cómo podría ser el futuro con estos ingenios ayudando al ser humano. Para que lleguen a ser una realidad, muchos científicos están convencidos de que la inteligencia artificial debe dar un paso adelante y aunar esfuerzos con el ser humano para llegar a integrarse en cuerpos físicos.

El próximo reto de la robótica y la IA

Sabemos fabricar robots capaces de diferentes tipos de tareas y movimientos. Además, cada día nos topamos con ejemplos de cómo la IA nos permite interactuar con el mundo de una manera más práctica y sencilla. Conseguir integrar en el mundo físico a la inteligencia artificial parece el paso lógico en este camino y es por ello que la ciencia ya empieza a vislumbrarlo.

Por ejemplo, el artículo publicado en la revista científica Science Robotics hace hincapié en lo que se denomina aprendizaje profundo por refuerzo. Utilizando un robot de 50 centímetros de altura, llamado OP3, el informático teórico Tuomas Haarnoja buscaba no solo enseñarle a caminar, sino que aprendiese a jugar a fútbol, una actividad mucho más compleja.

El científico de Google DeepMind, coautor del estudio, habla de dos etapas a la hora de enseñar ciertas habilidades a un robot. En primer lugar, se enseña a una IA, a través de aprendizaje por refuerzo, a levantarse del suelo y a otra IA a marcar goles. Se utilizan, después, todos los datos disponibles, tanto del propio robot como del entorno, para generar las posiciones de las articulaciones del robot.

En segundo lugar, se entrena a una nueva IA, que será la encargada de imitar a las dos primeras y que deberá conseguir marcar goles frente a rivales, que resultan ser versiones idénticas. Joonho Lee, experto en robótica de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich afirma que ‘el artículo de fútbol es increíble, dado que nunca habíamos visto tal nivel de resiliencia en humanoides’.

Sin embargo, ¿qué pasaría si extrapolamos este ejemplo a robots con el verdadero aspecto de un ser humano? Esto es lo que han hecho en la investigación publicada en la revista Science Robotics. Ilija Radosavovic, informático teórico de la Universidad de California en Berkeley, ha utilizado lo que se conocen como redes neuronales para entrenar al robot Digit, perteneciente a la compañía Agility Robotics.

Sin embargo, el equipo de investigadores ha utilizado un tipo de red neuronal especial, denominada transformador, similar al que se utiliza en modelos de lenguaje como ChatGPT. Se pretendía convertir observaciones de acciones en movimientos aprendidos en base a la observación.

Después de realizar este trabajo en el mundo virtual, el robot tenía que aprender a desenvolverse en la realidad. Los investigadores le pusieron a prueba con balones lanzados para que perdiese el equilibrio o con el sorteo de escalones, incluso de algunos que nunca antes había visto. Pulkit Agrawal, experto del MIT, habla en el medio ScienceNews sobre las investigaciones mencionadas:

Estos artículos se encuentran a la par o han ido más allá de los controladores definidos manualmente. Es un punto de inflexión. Con el poder de los datos, será posible desbloquear muchas más capacidades en un período de tiempo relativamente corto.

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