Más allá del bullicio de los robots bailarines, nuevas investigaciones de universidades líderes revelan saltos cualitativos en cómo los robots perciben el mundo y aprenden, lo que podría acelerar drásticamente nuestra llegada a una inteligencia artificial de tipo humano.
Introducción: Avances silenciosos con un impacto rotundo
Los mayores desarrollos tecnológicos no siempre acaparan los titulares más grandes. Mientras que los videos virales de robots bailarines o perros mecánicos nos cautivan, dos avances emergentes en inteligencia artificial podrían no recibir la misma atención, pero representan un punto de inflexión que podría acelerar radicalmente el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), aquella que puede operar y aprender como nosotros. Estos avances profundizan en la esencia de lo que hace que la inteligencia humana sea única: nuestra capacidad de sentir el mundo que nos rodea y nuestra habilidad para aprender de las interacciones sociales.
Primer avance: Acceso a los sentidos con «WildFusion»
Como humanos, dependemos de una variedad de estímulos para movernos por el mundo, incluidos nuestros sentidos: vista, oído, tacto, gusto y olfato. Hasta ahora, los dispositivos de inteligencia artificial dependían casi exclusivamente de un solo sentido: las impresiones visuales. Sin embargo, una nueva investigación de la Universidad de Duke va mucho más allá de depender únicamente de la percepción visual. Este sistema se llama «WildFusion» y combina la visión, el tacto y la vibración.
El equipo de investigación utilizó un robot cuadrúpedo que incluye micrófonos y sensores táctiles además de las cámaras estándar. El robot WildFusion ahora puede usar el sonido para evaluar la calidad de una superficie (como hojas secas o arena húmeda), así como usar la presión y la resistencia para calibrar su equilibrio y estabilidad. Todos estos datos se recopilan y «fusionan» en una sola representación de datos que mejora con el tiempo y la experiencia. El equipo de investigación planea mejorar las capacidades del robot permitiéndole medir cosas como el calor y la humedad. A medida que la riqueza y la integración de los tipos de datos utilizados para interactuar con el entorno aumentan, la inteligencia artificial se acerca inevitablemente a lograr una verdadera inteligencia artificial general.
Segundo avance: Aprender a aprender
El segundo desarrollo tecnológico en inteligencia artificial, que no ha recibido suficiente cobertura, proviene de investigadores de las universidades de Surrey y Hamburgo. Aunque todavía se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, este avance permite que los robots que interactúan socialmente con los humanos (robots sociales) se entrenen a sí mismos con una intervención humana mínima. Esto se logra simulando aquello en lo que los humanos se enfocan visualmente en situaciones sociales complejas.
Por ejemplo, nosotros, como humanos, aprendemos con el tiempo a mirar a la persona a la cara cuando le hablamos o a mirar lo que señala en lugar de mirar a sus pies o al espacio. Sin embargo, los robots no harían esto sin un entrenamiento específico. Hasta ahora, el entrenamiento para mejorar el comportamiento en los robots se basaba principalmente en la observación y la supervisión humana constante. Este nuevo enfoque innovador utiliza una simulación robótica para rastrear y mejorar la calidad de las interacciones del robot con una participación humana mínima. En otras palabras, los robots aprenden habilidades sociales sin supervisión humana constante. Esto representa un paso importante hacia adelante en el progreso general de los robots sociales y podría demostrar ser un acelerador masivo para la evolución de la inteligencia artificial general. La inteligencia artificial que se enseña a sí misma podría conducir a un avance a un ritmo exponencial, una posibilidad que algunos de nosotros encontramos emocionante, mientras que otros la ven aterrorizados.
Conclusión: De la marcha lenta a la carrera desenfrenada
A pesar de ser fascinantes, los robots humanoides bailarines y los perros mecánicos pueden clasificarse como «inteligencia artificial estrecha», es decir, una inteligencia artificial diseñada únicamente para una tarea o propósito específico. Las hazañas de estas herramientas diseñadas para un fin determinado son impresionantes, pero estos dos nuevos desarrollos potencian cómo la inteligencia artificial experimenta el mundo y cómo aprende de esas experiencias. Cambiarán drásticamente la forma en que la tecnología existe (y coexiste con nosotros) en el mundo.
Cuando tomamos estos dos avances juntos, junto con el trabajo de otros investigadores y empresarios en caminos similares, encontramos que recalibran el rumbo y el cronograma para lograr la inteligencia artificial general. Esto puede representar el punto de inflexión que convierte la marcha lenta hacia la inteligencia artificial general en una carrera desenfrenada.
