Nueva estrategia robótica: fusionar la mente humana con la artificial

Una startup de Canadá llamada Kindred AI está enseñando a los robots a ejecutar tareas complejas de forma hábil a gran velocidad. Para ello, está emparejando a las máquinas con ‘pilotos’ humanos que llevan cascos de realidad virtual y sujetan mandos de rastreo de movimiento…

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La tecnología permite adentrarse en cómo será la futura colaboración entre los humanos y las máquinas, y demuestra que la estrategia de aprovecharse de las capacidades humanas podría amplificar las de los sistemas automatizados. Kindred AI espera que el aprendizaje asistido por humanos de lugar a un nuevo tipo de inteligencia artificial más potente. Su enfoque, conocido como aprendizaje asistido por humanos, consiste en que las máquinas aprendan directamente de las acciones ejecutadas por pilotos para decodificar su lógica.

Actualmente la empresa está probando brazos robóticos industriales convencionales capaces de agarrar y colocar objetos complicados de manipular, como pequeños artículos de ropa. Para lograrlo, los brazos pueden pedir ayuda a un equipo humano, el cual emplea un hardware de realidad virtual para visualizar el reto y asumir el control temporalmente. Así lo explica el cofundador y CEO de Kindred AI, Geordie Rose:

‘El piloto puede ver, escuchar y sentir lo que el robot está viendo, escuchando y sintiendo. Cuando el piloto actúa, esas acciones pueden mover al robot’. ‘Esto nos permite enseñar a los robots a actuar como personas. Los humanos no somos los más rápidos ni los mejores en todos los aspectos del control robótico, como colocar cosas en ubicaciones específicas, pero aún así rendimos mejor a la hora de interpretar situaciones complicadas o imprevistas’.

El sistema de Kindred AI emplea varios algoritmos de aprendizaje automático e intenta predecir cuál conseguiría el resultado deseado. Si ninguno le resulta útil, entonces pide asistencia humana, y los algoritmos aprenden de las acciones del piloto. La patente incluso describe la posibilidad de que animales, como monos, controlen tales sistemas. Aunque es simplemente una idea y no están ensayando con ningún animal actualmente, sí que tienen un gato robótico, entrenado mediante aprendizaje reforzado.

Un reto complicado

Los retos técnicos de aprender mediante la teleoperación humana no son baladíes. El profesor adjunto del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) Sangbae Kim, que trabaja en robots humanoides teleoperados, afirma que mapear el control humano para que la máquina replique la acción es increíblemente complicado.

‘El primer reto consiste en rastrear el movimiento humano mediante unos rígidos acoplamientos en la piel humana. Esto es extremadamente difícil porque somos animales de endoesqueleto. Y un reto aún mayor consiste en entender bien todos los detalles de los pasos de la toma de decisiones de los humanos, la mayor parte de los cuales se producen a nivel subconsciente’.

Una opinión que no parece frenar a los fundadores de Kindred IA.

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Una colaboración hiperproductiva

Tal y como revela un informe realizado en conjunto por la Universidad de Londres Goldsmiths y el proveedor de servicios de ciencia cognitiva IPSoft, la colaboración entre la inteligencia artificial y los seres humanos tiene el potencial de instaurar un entorno hiperproductivo, haciendo necesaria su coexistencia en el mercado laboral. El estudio, titulado “FuturaCorp: Inteligencia Artificial y la libertad de ser humano”, declara que, según se desarrolle esta tecnología, las organizaciones irán cambiando sus métodos de operación, estableciendo tareas específicas para humanos y máquinas.

“Este estudio descubrió que la colaboración entre personas y máquinas inteligentes tiene el potencial de ser más productiva; un entorno hiperproductivo donde estás maximizando al ser humano y a la tecnología”, explica Chris Brauer, doctor de la Universidad Goldsmiths de Londres, que ha liderado esta investigación. Brauer sostiene que al entrar en el proyecto esperaba revelar las posiciones en auge para la inteligencia artificial, pero que le asombró el enfoque colaborativo entre humanos y máquinas que sugería el estudio.

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