Habíamos visto una gran variedad de robots cuyas acciones se basaban en la programación que ejercía el hombre sobre la máquina anteriormente. En otros casos el robot ha imitado las acciones del hombre. Lo que nunca habíamos explorado es que un robot pudiera transmitirle sus conocimientos a otro robot.

Este es precisamente el campo que los investigadores del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT están explorando. Una especie de método de enseñanza bajo el nombre de C-LEARN que permite, por una parte enseñar a los robots a cómo realizar ciertas tareas, y por otra a los propios robots enseñar a otros robots cómo realizar esas mismas tareas.

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¿Cómo? Tal y como explican, el sistema le da al robot una base de conocimiento con información sobre cómo alcanzar y agarrar objetos diferentes. Luego y a través de una interfaz 3D, al robot se le muestra una demostración sobre una variedad de acciones, por ejemplo a recoger un cilindro o abrir una puerta. La tarea se divide en una serie de “momentos importantes” que los investigadores denominan como “keyframes”, es decir, pasos que el robot necesita para realizar correctamente la tarea.

Optimus. MIT

Para llevar a cabo las pruebas han utilizado un pequeño robot llamado Optimus. Una vez que Optimus aprende cómo llevar a cabo una tarea, permite transferir ese conocimiento a Atlas, otro robot de dos metros y medio. Según explica Claudia Pérez-D’Arpino:

Al combinar la intuición del aprendizaje de la demostración con la precisión de los algoritmos de planificación de movimiento, este enfoque puede ayudar a los robots hacer nuevos tipos de tareas que no han sido capaces de aprender antes, como el montaje y ensamblaje de múltiples etapas con sus dos brazos.

El enfoque es similar a cómo aprenden los seres humanos: toman lo que ya saben y vinculan esa información a una demostración de cómo se hace algo. No podemos aprender mágicamente en una sola demostración, así que tomamos nueva información y la comparamos con el conocimiento previo.

D’Arpino dice que Optimus pudo realizar sus tareas con un 87,5 % de precisión después de una sola demostración. Con una ligera orientación humana para corregir las inexactitudes de los sensores, el robot podría realizar sus tareas con una precisión del 100%.

Increíble, aunque no exento de polémica seguramente. El aspecto más importante (y perturbador) de este desarrollo es que esta técnica permite a los robots enseñar efectivamente nuevas habilidades a otros robots, incluso aquellos que tienen sistemas de movimiento muy diferentes. Creo que es el momento perfecto para que alguien llame a James Cameron. [Motherboard]