Es probable que muy pronto los robots vivan en casas con humanos, ayudando a las personas mayores a vivir de forma independiente. Pero para hacer esto, tendrán que aprender a hacer todo el pequeño trabajo que la gente podría hacer sin dudarlo. Muchos sistemas modernos de inteligencia artificial están entrenados para realizar tareas específicas mediante el análisis de miles de imágenes firmadas de una acción en particular. Si bien estos métodos ayudan a resolver problemas cada vez más complejos, solo tratan problemas muy específicos y requieren mucho tiempo y capacidad de procesamiento para aprender.
Si un robot se ocupa de personas mayores, los problemas de dicho trabajo serán muy diferentes en comparación con situaciones típicas en el proceso de aprendizaje. Durante el día, los robots tienen que hacer muchas cosas, desde preparar té hasta cambiar la ropa de cama mientras hablan. Estas son tareas desafiantes que se vuelven más difíciles en combinación. No hay dos casas iguales, lo que significa que los robots tendrán que aprender y adaptarse rápidamente a su entorno. Y como suele ser el caso, si vives con otra persona, las cosas tienden a migrar. El robot tendrá que aprender a encontrarlos por sí solo.
Un enfoque es desarrollar un robot de aprendizaje permanente que pueda almacenar conocimiento basado en la experiencia y diseñar formas de adaptarlo y aplicarlo a nuevas tareas. Una vez que aprenda a preparar una taza de té, estas habilidades también se pueden aplicar al café.
El cerebro humano aprende a lo largo de su vida, adaptándose constantemente a condiciones complejas y cambiantes y resolviendo diariamente una amplia gama de problemas. Simular cómo aprenden los humanos podría ayudar a diseñar robots con los que podamos interactuar de forma natural, como si estuviéramos con otra persona.
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Simulación del desarrollo infantil para entrenar al robot
La primera pregunta que debe hacerse cuando comienza a modelar personas es ¿por dónde empezar? Alan Turing, un matemático de renombre y pionero en inteligencia artificial, dijo una vez:
Comparó el cerebro de un niño con un cuaderno vacío que se puede llenar durante la educación y desarrolló un "sistema" inteligente para adultos. Pero, ¿cuál debería ser la edad del niño para modelar? ¿Qué conocimientos y habilidades necesita desarrollar primero?
Los bebés recién nacidos están muy limitados en lo que pueden hacer y en cómo perciben el mundo que los rodea. La fuerza muscular en el cuello del niño no es suficiente para sostener la cabeza y no ha aprendido a controlar sus brazos y piernas.
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A partir del mes cero, este paso puede limitar gravemente al robot. Pero las limitaciones físicas del niño en realidad lo ayudan a concentrarse en resolver una pequeña subclase de problemas, por ejemplo, aprende a correlacionar sus ojos con lo que oye y ve. Estos pasos en las etapas iniciales de la construcción del modelo de un niño construyen su cuerpo incluso antes de que comience a comprender la complejidad del mundo que lo rodea.
Los ingenieros aplicaron restricciones similares al robot, bloqueando inicialmente el movimiento de varias articulaciones para imitar una falta de control muscular. También ajustaron las imágenes de la cámara del robot para que "viera" el mundo a través de los ojos de un recién nacido, con periferias borrosas y tenues. En lugar de decirle al robot cómo moverse, se le permitió descubrirlo por sí solo. La ventaja aquí es que a medida que cambia la calibración o se dañan las extremidades, el robot podrá adaptarse a estos cambios y continuar trabajando.
Aprender jugando
Los estudios han demostrado que al aplicar restricciones en el proceso de aprendizaje, no solo aumenta la velocidad a la que se adquieren nuevos conocimientos y habilidades, sino que también aumenta la precisión de lo que se aprende.
Al otorgar al robot control sobre la liberación de restricciones, dándole control sobre sus articulaciones y mejorando su visión, es posible que el robot controle su tasa de aprendizaje por sí mismo. Los científicos han modelado el "bebé" y los primeros 10 meses de su crecimiento. A medida que el robot aprendió a correlacionar el movimiento y la información sensorial que recibió, adquirió los comportamientos estereotipados que se ven en los bebés, como cuando los niños pasan períodos prolongados de tiempo mirando sus manos mientras se mueven.
Cuando un robot aprende a coordinar su propio cuerpo, el siguiente hito importante que supera es que comienza a comprender el mundo que lo rodea. El juego es una parte importante del aprendizaje de un niño. Ella lo ayuda a explorar el entorno, probar diferentes posibilidades y estudiar los resultados.
Al principio, puede ser tan simple como golpear una mesa con una cuchara o poner un objeto en la boca. Pero luego se convierte en bloques de construcción de bloques o colocando objetos en agujeros adecuados. Todas estas acciones crean experiencias que proporcionarán la base para habilidades como encontrar la llave correcta para abrir la cerradura y habilidades motoras finas para insertar la llave en el ojo de la cerradura y luego girarla.
En el futuro, el uso de estos métodos brindará a los robots los medios para aprender y adaptarse a los entornos y tareas desafiantes que los humanos dan por sentado en la vida cotidiana. Algún día, los robots podrán ayudar a los ancianos, pero incluso los niños de la guardería podrán enseñarles.
Ilya Khel
