Robots más humanos: la ciencia busca que decidan por sí mismos
Una película instala el debate sobre el peligro de crear una inteligencia superior. Los ensayos más avanzados.
Los robots ya demostraron que poseen la destreza de sonreír, trasladar peso y realizar tareas más complejas como acompañar a los ancianos. El gran desafío para los científicos es lograr que las computadoras aprendan mediante la experiencia y sean capaces de procesar sus decisiones. Chappie, una película de reciente estreno, registra en clave cibernética la duda metódica del “Pienso, luego existo”.
El mérito de este filme del sudafricano Neill Blomkamp es que vuelve a instalar el debate sobre el peligro de crear una inteligencia artificial que sea consciente de su existencia. La historia se desarrolla en una urbe indómita donde la seguridad está a cargo de un ejército de androides. Chappie es una chatarra a punto de pasar a retiro a la que su creador le inocula un software que la humaniza.
“Que la máquina pueda asimilar conocimiento y que este aprendizaje le aporte un cierto grado de inteligencia, es una de las grandes fantasías de la robótica moderna. Esa toma de decisiones o las múltiples posibilidades de elección, parten de un código que le permite formalizar estas operaciones. Su método de adiestramiento es simple, va guardando datos en la memoria que luego procesa en situaciones similares a las aprendidas. Pero no hay que olvidarse que detrás de todo está el humano que lo programa, elige los sensores y la combinación mecánica” señala Mónica Paves, directora de RobotGroup, una empresa que crea kits educativos de robótica.
Los lenguajes de programación evolutiva aplicada a robots, basaron su funcionamiento en las matemáticas y la lógica. Con la información atesorada en sus circuitos, la máquina se limitaban a ejecutar un algoritmo, que en realidad es una lista de órdenes (lo que se conoce como código) que le indican qué hacer y como reaccionar ante determinadas circunstancias.
Lo que todavía nadie logró es crear una computadora que sea consciente de sus emociones. O como lo define Deon Wilson, creador de la criatura metálica, en una escena clave del filme “hice la primera inteligencia artificial completa del mundo. Este sistema puede ser más listo que un humano. Le puedo enseñar una obra de arte y él va a decidir si le gusta o no”.
Entre los desarrollos más recientes está Agent, un software desarrollado por Google DeepMind que es capaz de descifrar la lógica de cualquier videojuego con sólo con verlo en acción. El sistema averigua qué acciones se deben realizar para producir una mayor puntuación y las realiza. El estudio, publicado en la revista Nature, mostró como Agent superó los niveles de un probador de juegos profesional. Esta tecnología se podría adaptar en coches autónomos, asistentes personales de los celulares y para investigaciones científicas sobre el cambio climático o la cosmología.
“En algún momento las máquinas podrán pensar, lo que no podemos predecir es cuando sucederá. A diario se desarrollan chip más veloces y conexiones más avanzadas. Además de la inteligencia artificial, se busca que el robot tenga otras cualidades, como calor en la mano, que te siga con la mirada y mediante una membrana aterciopelada, lograr la misma sensación que brinda la piel” dice Paves.
Un equipo de ingenieros de la Universidad de California en Berkeley, concibieron una máquina llamada BRETT, capaz de ejercitarse a través del método de ensayo y error, al igual que los humanos. “El desafío de poner androides en situaciones de la vida real, es que estos ambientes están cambiando constantemente. El desafío para el robot es entender y adaptarse a su entorno” señala el profesor Pieter Abbeel del Departamento Compu- tación de Berkeley.
En este mismo foco, científicos del centro australiano NICTA y de la Universidad de Maryland, idearon un sistema que asimila técnicas de cocina ‘viendo’ videos de YouTube. El sistema permite que un robot interprete automáticamente y respeta las acciones humanas que ‘ve’. El hallazgo tiene una importancia para los algoritmos de aprendizaje automático de la inteligencia artificial, llamados aprendizaje profundo.