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Robots con conducta humana

Aprender de la experiencia.

HOW TO GROW A ROBOT
Developing human-friendly, social AI
Mark H. Lee
MIT Press, 2020
384 págs.

 

Se dice, y es cierto, que vivimos en un «mundo digital». Los sistemas de computación y software han crecido y se han hecho muy complejos, hasta convertirse impenetrables para la mayoría. Pero no es menos verdad que nuestro mundo sigue siendo humano y que el digital constituye un dominio manufacturado, que hemos creado nosotros, decidimos cómo usarlo y podemos dejarlo de lado o leer el código, analizar los problemas y realizar cambios. A diferencia del ser humano, los artefactos del mundo digital, los robots, ni viven ni mueren; pueden «conocer» datos de vida y razonar sobre ellos, pero no relacionar consigo mismos la vida. ¿Cómo, pues, pueden crecer, según promete el libro de cabecera?

Le viene de lejos a Mark H. Lee su afición por los autómatas. Sobre todo, en lo que tienen de imitación de la conducta humana; así, su capacidad de adaptación, que se resume en los sistemas de realimentación, capaces de corregir, por ejemplo, el rumbo de un barco ante las embestidas del viento y del oleaje. Siempre intrigado por la relación entre computador, cerebro y máquina, desde su tesis doctoral sobre control y coordinación sensoriomotores, Lee ha venido dedicándose a problemas que combinasen ingeniería y conducta humana, como la codificación del habla, procesamiento de la visión del color o control autónomo. En esta obra de madurez, compendia una dilatada investigación elaborada en cuatro proyectos: dos financiados por el Consejo Británico de Ingeniería y Ciencias Físicas, y otros dos por la Comisión Europea.

En uno de esos proyectos financiados por la Comunidad Europea se originó el robot humanoide iCub, cuyos modelos se usan en una treintena de laboratorios sobre investigación robótica del mundo entero. El sistema iCubrequiere una morfología humanoide para construir una interpretación de su entorno que sea compatible con la comprensión de los agentes cognitivos humanos. Con esa idea se diseñó y está modelado a imagen de la anatomía de un niño de tres años. El robot iCub(acrónimo de «Cuerpo Universal Cognitivo», por sus siglas en inglés) es creatura mental de Giorgio Metta y sus colaboradores, ideada en el Instituto de Tecnología de Génova en 2010. El artefacto, de un metro de altura, es un robot de código abierto. Posee 53 grados de libertad, propiciados todos ellos por motores eléctricos.

El humanoide consta de tres modalidades sensoriales: visión, tacto y propiocepción, sentido este último que informa de las posiciones de las articulaciones del cuerpo y percibe dónde se encuentran las distintas partes de nuestra estructura esquelética en el espacio. En todas las articulaciones hay codificadores de ángulos de precisión que suministran señales para la sensación propioceptora. Cuando entran en juego la gravedad u otras fuerzas externas, los músculos pueden generar fuerzas contrarias y correctoras, pero el sentido de la posición que aportan los sensores propioceptivos informa siempre con precisión sobre la ubicación espacial de las partes del cuerpo.

Lleva, además, sensores táctiles instalados en la piel, sobre todo en mano, brazos y partes del torso, que perciben el roce con los objetos y desempeñan una función importante en los procesos de asir y agarrar, entre otras acciones. Las manos del robot son bastante avanzadas, con buen control de los dedos y con bucle de retroalimentación táctil, pero no alcanzan, ni de lejos, la sensibilidad prensil de la mano humana. Para la función de la visión, porta cámaras de color con mecanismo de carga acoplada en los dos ojos, que puede rastrear el entorno a velocidad ocular humana. El sistema humano de la visión difiere de la formación de imágenes en la cámara digital.

Pero el talón de Aquiles de iCub estriba en su inmovilidad. El robot posee extremidades, pero carece del hardware suficiente que le permita deambular. Eso significa que los experimentos se han llevado a cabo, en su integridad, dentro de un espacio egocéntrico, un espacio delimitado por el horizonte de visión y alcance. Pueden pasarle inadvertidos fenómenos y estímulos que queden fuera de esa egoesfera y, por consiguiente, carecerán de sentido para él. Los niños recién nacidos comienzan más o menos igual, pero a medida que se van moviendo, gateando primero y luego andando, trasladan su espacio egocéntrico a otros lugares, hasta construir un nuevo espacio, un espacio alocéntrico.

Dos años más tarde, en 2012, otro equipo de expertos en inteligencia artificial dio un paso de gigante en su investigación: descubrieron la forma en que los computadores podían aprender por sí mismos qué rasgos emplear para el reconocimiento automático de imágenes. Vencieron una barrera que atenazaba el progreso de la robótica. Los sistemas inteligentes podían aprender sin intervención manual de sus proyectistas. A esa área que se vale de métodos de aprendizaje y de masas de dato se le ha dado el nombre de aprendizaje profundo (deep learning) [véase «Aprendizaje profundo», por Yoshua Bengio; Investigación y Ciencia, agosto de 2016]. Podía contarse con una mayor participación de los robots en la vida diaria. Con los años, ha registrado un éxito excepcional en el ámbito de la visión y formación de imágenes, procesamiento del habla y del lenguaje, analítica de pautas y de datos y en el mundo del ocio.

De cara al futuro, se ha propuesto la superinteligencia como forma capaz de autoprogreso incesante. A ella va ligada la idea de singularidad, que indica que los sistemas de inteligencia artificial autónomos alcanzarán un poder tal, que resultarán incontrolables. En una suerte de reacción en cadena inteligente, harán redundantes a los humanos, y los arrojarán de este mundo. Esa ficción de un mundo dominado por los robots como una fuerza digital evolutiva superior gozó de cierto predicamento tiempo atrás. Lee no comparte ese temor. Cree que no es viable ese futuro, porque, entre otros motivos, la superinteligencia requiere la inteligencia artificial como requisito, y eso depende del ser humano. Además, no disponemos de mecanismos conocidos para ello. No parece verosímil que los sistemas superinteligentes se apropiaran de Internet sin que los humanos no se interpusieran y corrigieran la situación. Los sistemas de la Red tienen control humano y puntos de intervención. En cambio, sí es presumible y deseable que el diseño de robots humanoides trascienda las tareas específicas para actuar por sí mismos y porten programas abiertos de aprendizaje no circunscritos a funciones específicas, lo que obligará a la fabricación de mecanismos adaptables y métodos de aprendizaje generales, que permitan abordar situaciones imprevistas y resolver nuevos problemas.

Una fuente de inspiración será la neurociencia. En los mapas corticales podemos observar cómo construir estructuras de aprendizaje. De la estructura sensorial del sistema ocular, de los mecanismos de atención del colícu­lo superior y del sistema sensorial del tacto se han extraído ya muchas aplicaciones en robótica. Lee apunta a la psicología. Antaño era el cerebro el modelo a imitar por la inteligencia artificial. Ahora y en el futuro, ese papel pudiera desempeñarlo la psicología del desarrollo, que se basa en un amplísimo arsenal de datos e ideas sobre el comportamiento humano.

La robótica avanza a paso firme en diferentes flancos. El último hito, espectacular, de este año de 2021, posterior a la publicación del libro, ha sido la sincronización de bancos de peces robóticos en su navegación. La natación sincronizada constituye una de las lecciones más importantes en un banco de peces. La coordinación les ayuda a encontrar alimento y escapar de los depredadores. Nunca se había alcanzado tal hazaña. Pero en enero de 2021 se fabricó una flota de siete robots pisciformes que podían navegar en círculo, sin tropezar unos con otros. Los investigadores desarrollaron una serie de algoritmos para el hardware y así coordinar las conductas colectivas, desde nadar en círculo hasta dispersarse en los lindes de la piscina.

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