Los robots fueron diseñados para evitar que los humanos realizaran acciones peligrosas y tareas rutinarias. El término de esta palabra checa significa 'trabajo forzado', se utilizó por primera vez hace 100 años en la obra 'RUR (Rossum’s Universal Robots)' de Karel Capek, y, desde entonces, se ha colado en nuestro día a día.
Recientemente, un grupo de científicos de la Universidad de Kyoto creó un sistema de inteligencia artificial para introducirlo en un robot llamado Erica. Este androide es capaz de reírse en los momentos adecuados de una conversación, además, el algoritmo aprendió las características básicas de las risas sociales y alegres con el objetivo de reflejarlas en situaciones apropiadas.
Para llevar a cabo este proceso, los investigadores recopilaron datos de entrenamiento de más de 80 diálogos entre estudiantes universitarios, así pues, la información se usó para desarrollar un sistema de aprendizaje automático que fuese capaz de decidir si el robot se puede reír o no.
Carlos Alberto García, Data Scientist en Asseco Spain, explica para 20Bits que los robots identifican el momento adecuado para reírse gracias los ensayos y errores, añadiendo que el dispositivo "obviamente no entiende, pero sabrá que es el momento de reírse con relación al algoritmo programado y su capacidad de aprendizaje automático".
Dicha innovación puede resultar un poco turbia entre los usuarios, pero, ¿cuál es exactamente la finalidad de Erica? ¿Reemplazar a las personas, mostrar empatía o ser un acompañante?
Santiago Ferrer Jover, Head of Industry en Asseco Spain, señala que "la intención no es que el robot entienda los chistes, sino que muestre empatía. Eso es muy importante para que los seres humanos se sientan menos aprehensivos a la hora de interactuar con los robots. Si el robot se muestra simpático, la gente puede sentirse más relajada y abierta a interactuar. Hay que tratar de hacerlos lo más amigables posible".
¿Qué datos almacenan los robots?
Los datos de entrenamiento son esenciales para enseñar a los androides a realizar determinadas acciones, por lo tanto, ¿qué tipo de información se recopila para que sean más similares a las personas?
García responde que "fundamentalmente conversaciones, bien sea en audio o texto. Es el tipo de información que más datos aporta sobre los humanos y que es más simple de recoger y analizar. El 'Procesamiento de Lenguaje Natural' es el área de estudio de la Inteligencia Artificial que más se ha desarrollado en los últimos años, y la que constantemente está dando origen a nuevos avances".
"El estudio del habla humana es sumamente prometedor para múltiples sistemas de interactuación, como asistentes virtuales, puntos de información y guiado, ocio y entretenimiento, efectos terapéuticos para patologías crónicas en hospitales y residencias. Los robots están para servirnos y cada son más efectivos", añade el Data Scientist.
El procesamiento de este tipo de información suele tardar varias semanas o meses, no obstante, existen transformadores que aceleran todo el proceso (aun así puede tardar bastantes horas).
Son capaces de gestionar
NetDragon Websoft (empresa de juegos móviles de China) nombró CEO a un androide que funciona con inteligencia artificial. Tang Yu, que así se llama, asumió el cargo de directora general en la principal subsidiaria de la marca (Fujian NetDragon) para tomar decisiones durante las operaciones diarias y asegurar un ambiente de trabajo justo para los empleados.
Ferrer explica que un robot puede tomar decisiones al estar suministrado por la información adecuada, asimismo, explica que "analizan y consideran una gran cantidad de variables a la vez, al igual que tampoco se dejan llevar por su intuición o sus sentimientos porque solo creen en los datos".
Si toman decisiones, ¿pueden ser más listos que las personas?
"Si algo nos han enseñado los proyectos recientes, como AlphaGo, es que la inteligencia artificial puede ser muchísimo más inteligente que los seres humanos, en tareas muy específicas", afirma García.
"AlphaGo era capaz de ganarle a los campeones del juego y crear jugadas nuevas, que no le habían enseñado antes, e incluso que nadie conocía, sin embargo, si le pedimos atarse los zapatos, fracasaría estrepitosamente. El problema no es superar al humano en una tarea, sino generalizar, y en eso creo que nos faltan décadas".
El progreso de las redes neuronales y la computación cuántica permitirá avances extraordinarios para ofrecer una capacidad de cálculo con el objetivo de procesar millones de datos en segundos.
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