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Los robots también van a la U

  • Foto: Shutterstock
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Publicado el 09 de diciembre de 2019

Como la “primera universidad para robots”, así describió el MIT en una de sus publicaciones a RoboNet. Se trata de una base de datos de millones de videos de máquinas interactuando con objetos y promete revolucionar la forma en la que los robots aprenden a moverse entre los seres humanos.

Lo que se ve en los salones de clases de RoboNet son videos de máquinas martillando, tomando una taza o moviendo un objeto en una mesa, cada uno acompañado de una explicación escrita de lo que sucede. Es como si las máquinas estuvieran enseñándoles a otras.

Pero esa no es precisamente una novedad, porque en la historia del entrenamiento de algoritmos existen ejemplos de “universidades” o bases de datos abiertas, por medio de las cuales los algoritmos con inteligencia artificial han sido entrenados.

Es el caso de ImageNet, un proyecto de investigación precursor en entrenar a desarrollos con inteligencia artificial para que reconozcan imágenes, o el del repositorio de código fuente GitHub, que ha hecho colaborativo el aprendizaje de algoritmos alrededor del mundo.

Agustín Huerta, socio de investigaciones de Globant, una empresa argentina de tecnología que ha sido destacada como caso de estudio en Harvard y Stanford, explica que la filosofía detrás de RoboNet es la misma de ImageNet. La única diferencia es que en lugar de ser un set de imágenes, se trata de fotogramas provenientes de grabaciones vinculadas a entrenamientos de brazos robóticos.

Por eso esta iniciativa es poderosa, en la medida en que fortalece el espíritu colaborativo de investigadores alrededor del mundo y permite el avance del entrenamiento de forma más rápida.

“La realidad es que no lo calificaría como una universidad sino más bien como una biblioteca, porque ahí es donde uno va a profundizar el aprendizaje”, señala Huerta.

El nacimiento de RoboNet, más que una nueva biblioteca donde las máquinas encontrarán material para aprender, es un paso importante para llegar al día en que los robots convivan entre los seres humanos de forma natural. Expertos explican por qué.

Revolución de aprendizaje

Para Jeisson Vergara, profesor del departamento de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia, lo novedoso de este proyecto es que está proponiendo una nueva forma de aprendizaje mucho más rápida que la convencional.

Una de las características de las redes neuronales artificiales (RNA), con las que están diseñados los algoritmos, es que permiten que estos aprendan a partir de la experiencia y sean capaces de reconocer patrones de acuerdo con una programación previa.

“La diferencia del entrenamiento es que no se le dice a la máquina: primero vas a hacer este movimiento, después este otro y con estos tres movimientos vas a poder agarrar algo. Sino que él puede, a partir de múltiples referencias de otras máquinas haciendo cosas, encontrar un patrón e interiorizarlo y aprender”, comenta Vergara y añade que la complejidad de este paso es mucho mayor si se hace en video.

Ricardo Santa, profesor de ingeniería de software de la Universidad Manuela Beltrán, ilustra esta idea con un ejemplo. “Uno le puede enseñar a un brazo robótico a tomar una taza, pero si le cambia el agarre, él no lo reconoce y hay que entrenarlo de nuevo. Lo interesante en este caso es que cuando llegue una taza diferente, el sistema va a ser capaz de reconocerla automáticamente y eso acelera el proceso”, comenta Santa.

Tener la experiencia

Piense en las veces que usted ha acudido a YouTube o cualquier otra biblioteca con videos explicativos en busca de un tutorial o una persona que le muestre cómo hacer algo.

Por más exactas que sean las instrucciones y por más videos que revise, el verdadero éxito sucede cuando intenta hacerlo usted mismo.

Esto porque la experiencia de cada ser humano es distinta, y hay múltiples factores que pueden influir para lograr una receta, un peinado o conducir un carro correctamente.

Generalmente hay que intentarlo muchas veces hasta lograrlo. Tampoco funciona si alguien más lo hace por uno, porque así como hay quienes aprenden a montar en bicicleta en una o dos horas, otros pueden tardar días enteros.

La forma en la que aprenden las máquinas también marca la diferencia en este punto. Según explica Santa, no es que un investigador descargue RoboNet para que su sistema vea los videos ahí disponibles y aprenda.

Lo que sucede es que la red neuronal de la máquina se conecta a Internet y va leyendo, en bits, los fotogramas de diferentes brazos robóticos moviendo objetos.

En otras palabras, es como si el robot pudiera tener la experiencia de aprendizaje de los demás y compartir la suya también. Al tratarse de una base de datos abierta y colaborativa, la información que sirve para entrenar a los algoritmos son alimentados constantemente, y esto acelera todo. Este desarrollo es como si usted pudiera aprender no solo de sus errores y de los de las personas más cercanas, sino de todos los humanos en el mundo.

Se acercan los “cobots”

El hecho de que exista un proyecto que ayude a entrenar a las máquinas para que interactúen con el entorno humano no es un detalle menor.

Pablo Azorín, cofundador de BairesDev, empresa latinoamericana de tecnología que lidera proyectos con Google, IBM y Motorola, explica que los robots industriales, como se conocen hasta hoy, son en su mayoría diseñados para trabajar en zonas libres de hombres o en áreas muy restringidas, en las que solo personas autorizadas pueden relacionarse con ellos.

“Este tipo de robots están limitados, de alguna manera, a prevenir potenciales daños que podrían ser causados a humanos que estuvieran cerca”, comenta.

Todavía hay que superar ciertas limitaciones para que los robots pasen de ser máquinas aisladas a convivir de manera natural en el entorno humano. Azorín señala que “el principal obstáculo que tienen las máquinas para relacionarse con su entorno es que piensan en ceros y unos, sí o no, verdadero o falso. Los humanos, en nuestro mundo, tenemos miles de matices intermedios. Para que una máquina pueda relacionarse con una persona debe entender las distintas sutilezas”.

Aunque según los expertos hay un largo camino por recorrer, ya se está pensando en la idea de cobots. Es decir, máquinas diseñadas para trabajar en conjunto y de manera cercana con los humanos.

Mientras llega el día en el que hombres, mujeres y robots convivan de forma natural, vale la pena prestar atención a proyectos como RoboNet, y ver si su desarrollo acelera esas escenas que, de momento, solo están en películas de la ciencia ficción .

Contexto de la Noticia

radiografía un aprendizaje compartido

En el documental Lo and behold (2019), del alemán Werner Herzog, el profesor de inteligencia artificial de la Universidad de Stanford Sebastian Thrun señala la importancia de cometer errores para el aprendizaje de las máquinas y que estas estén conectadas entre sí y lo compara con lo que sucede en el caso de los seres humanos. “Si cometo un error conduciendo, puedo mejorar, pero el problema de los humanos es que nadie más aprende de eso. Cuando un vehículo programado con piloto automático comete un error, automáticamente todos los otros autos se enteran. Incluso los futuros autos, nunca más cometerán esa falla”.

Laura Tamayo Goyeneche

Quiero pasarme la vida aprendiendo cosas nuevas y me hice periodista para asegurarme. Escribo sobre tecnología y gastronomía en la sección de Tendencias.

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