Llevamos días –meses– publicando artículos sobre robótica, que, además de dejarnos ojipláticos, muestran un cambio de tendencia en el desarrollo de la misma: los robots ya no están pensados sólo para hacer aquellas labores peligrosas para los humanos, sino que se preparan para hacer funciones esenciales. Y, en el caso que hoy nos ocupa, van un poco más allá, ya que el objetivo es que los robots trabajen codo a codo con los humanos, logrando una efectividad que ni la persona ni el robot podrían lograr por sí mismos.
De algún modo, los humanos son los profesores de los robots. O, dicho de otra forma, los robots aprenden de las personas a realizar tareas convencionales. Todo parte del Toyota Research Institute (TRI), cuyo objetivo principal es aprovechar los avances en robótica para ayudar a los humanos en sus hogares.
La pretensión nace del progresivo envejecimiento de la sociedad. Según apuntan desde el propio TRI, Naciones Unidas prevé que durante las próximas tres décadas se duplicará la población mundial mayor de 65 años. Es decir, que en 2050 más de 1.500 millones de personas en todo el mundo tendrán 65 años o más.
Asimismo, las investigaciones del TRI se basan en la filosofía japonesa Ikigai, que viene a decir que la vida de cada persona ha de tener un significado y un propósito. El enfoque centrado en el ser humano, dicen, “pone patas arriba la filosofía típica de la inteligencia artificial: en lugar de reemplazar a los seres humanos, se utiliza la IA para amplificar la capacidad humana. Este enfoque se conoce como Amplificación de Inteligencia, donde las máquinas y los humanos trabajan en sinergia para hacer algo mejor de lo que ninguno de los dos podría hacer por sí solo”.
Robots de amplificación humana de Toyota
A medida que las sociedades envejecen, explican, habrá una gran demanda de más cuidados, sistemas que nos permitan vivir de forma independiente por más tiempo y asistencia para una fuerza laboral cada vez más envejecida.
TRI cree que los robots aún no actúan en estos roles, porque los especialistas en robótica no han descubierto cómo hacer que los robots operen de manera confiable en los entornos complejos y no estructurados en los que las personas funcionan todos los días.
A diferencia de las fábricas, donde el entorno es estructurado y programable, los entornos humanos naturales, como la casa de alguien, no están estructurados y son diversos. Por ejemplo, cada hogar es único, con una combinación diferente de objetos en configuraciones distintas que cambian constantemente.
“La investigación en robótica del TRI se centra en el hogar porque es en ese entorno donde los robots pueden brindar la mayor asistencia a los humanos. También es uno de los entornos más complejos de dominar para los robots”, apunta Max Bajracharya, vicepresidente de robótica de TRI.
"Nuestro trabajo se centra en dos desafíos clave: enseñar a los robots a partir del comportamiento humano y usar la simulación para entrenar y validar sus comportamientos. En conjunto, pensamos en esta idea como aprendizaje de flota, en el que cuando una máquina aprende algo, todos aprenden algo. Creemos que esta será la clave para hacer prácticos los robots en entornos humanos", dijo Bajracharya.
¿Cómo enseñamos a un robot?
Para abordar la diversidad a la que se enfrenta un robot en un entorno doméstico, TRI le enseña a realizar tareas arbitrarias con una variedad de objetos, en lugar de programar el robot para realizar tareas específicas predefinidas con objetos específicos.
De esta forma, el robot aprende a vincular lo que ve con las acciones que se le enseñan. Cuando el robot vuelve a ver un objeto o escenario específico, incluso si la escena ha cambiado ligeramente, sabe qué acciones puede realizar con respecto a lo que ve.
Aprovechar a los humanos como maestros es clave para el TRI, ya que permite que los robots aprendan y adquieran habilidades del mundo real. Usando la realidad virtual, un entrenador humano ve lo que hace el robot en tiempo real y luego le ordena a la máquina que realice una variedad de acciones diferentes.
El equipo de robótica de TRI está trabajando para generalizar este tipo de aprendizaje, por lo que, si un robot aprende una tarea de limpieza en la cocina casera simulada, podría hacer la misma tarea en cualquier cocina.
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