En marzo, Chipotle presentó a Chippy, un brazo robótico alimentado por IA que fabrica chips de tortilla intencionalmente imperfectos; algunos con un poco más de sal, otros con un sabor a lima más distintivo. Y Chippy no es el único robot que se pone a trabajar; Cecilia.ai, una coctelera mecánica, se está implementando en bares de todo el mundo para servir la margarita perfecta mientras conversa con los clientes mediante la IA conversacional.
Desde mediados de la década de 2010, el mundo ha estado avanzando en la Industria 4.0, que es una combinación de inteligencia artificial (IA), fabricación aditiva e Internet de las cosas (IoT). Los expertos argumentan que la pandemia de COVID-19 aceleró el cambio a la Industria 5.0 y que pronto las plataformas y los robots impulsados por IA asumirán en gran medida tareas monótonas que ya no requieren trabajo humano.
Entonces, ¿cómo aprenden los robots a realizar estas tareas? ¿Y pueden ampliar sus conocimientos por su cuenta?
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
Ya en la década de 1950, Alan Turing, a menudo considerado el padre de la informática, preguntó: “¿Pueden pensar las máquinas?Desde entonces, la IA se ha definido como el uso de máquinas y computadoras para imitar el comportamiento humano, como las capacidades de resolución de problemas requeridas para cumplir tareas que alguna vez requirieron inteligencia humana.
Al combinar la informática y los conjuntos de datos, los algoritmos de IA usan datos para hacer predicciones y cumplir tareas. El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son subconjuntos de la IA, aunque a menudo se usan indistintamente, y se han utilizado para el reconocimiento de voz, el servicio al cliente, el comercio de acciones y más.
Algunos de los usos más conocidos de la IA incluyen Siri y Alexa, automóviles autónomos, filtros de spam de correo electrónico e incluso recomendaciones de netflix.
¿Cómo aprenden los robots?
A largo plazo, los científicos e ingenieros quieren crear una IA que pueda asumir tareas que van desde conducir personas hacia y desde lugares en un taxi hasta almacenar estantes de comestibles.
Josh Tenenbaum, psicólogo del MIT en Cambridge, dice que la inteligencia artificial robots debería poder “interactuar en el mundo humano completo como C-3PO”. Pero para lograr esto, se requiere un aprendizaje automático avanzado.
La capacitación suele ser la parte más difícil del desarrollo de un sistema impulsado por IA, ya que requiere tiempo, una gran cantidad de recursos y datos adecuados. El CTO de FruitCast, una startup de IA agrícola, dijo se necesita entrenamiento del mundo real y ejemplos para entrenar adecuadamente a la IA porque los robots no son muy inteligentes, hasta que los hagas inteligentes.
Para desarrollar un sistema de IA, la computadora o el robot primero recopila datos sobre una tarea o situación específica a través de sensores y aportes humanos. Utilizando otros datos almacenados, el sistema luego decide qué acción, según el escenario, será más exitosa.
Debido a que el sistema solo puede usar los datos que tiene disponibles en un momento dado, si se le pide que haga algo para lo que no está equipado, puede fallar. Piense en estas IA programadas como un mensaje automático cuando llama al consultorio del médico para programar una cita: si dice algo con lo que el sistema no está familiarizado, generalmente le pide que lo repita o le sugiere una alternativa.
Es cierto que estos bots definitivamente se pueden entrenar para trabajar en una línea de ensamblaje, pero esto no significa que los robots no estén simplemente programados para realizar tareas.
¿Los robots aprenden o simplemente están programados?
Los robots pueden aprender… hasta cierto punto. Por ejemplo, las aspiradoras robóticas a menudo tienen la capacidad de aprender el diseño de una habitación. también hay robots sociales Actualmente se emplean como ayudas para los ancianos que están codificados para ayudarlos a limpiar, acostarse y levantarse de la cama y recuperar comidas. Sin embargo, estos bots solo están programados para realizar tareas específicas.
El aprendizaje automático a menudo usa un “red neuronal”, que es un conjunto de datos utilizados para el entrenamiento. Este método está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano y funciona dando al sistema un conjunto de datos y la solución, y luego permitiéndole estudiar los datos. Luego, una vez “entrenado”, se prueba sin que se le dé la solución hasta que identifica correctamente la respuesta casi el 100% de las veces.
Al igual que el cerebro humano, la inteligencia natural es compleja y, en última instancia, se requiere para impulsar la IA a su máximo potencial. “Sabemos que el cerebro contiene billones y billones de neuronas, y que pensamos y aprendemos al establecer conexiones eléctricas entre diferentes neuronas”, escribe HowStuffWorks. “Pero no sabemos exactamente cómo todas estas conexiones se suman a un razonamiento superior o incluso a operaciones de bajo nivel”.
Esta es la razón por la que muchos científicos se centran en robots humanoidesya que las IA totalmente operativas necesitan tanto innato y habilidades programadas que vienen con una inteligencia más humana. Debe ser entrenable y aprender de sus propias experiencias.
Los robots humanoides a menudo tienen actuadores que les permiten sentir su entorno. Pero estos bots todavía están codificados para cumplir con ciertas tareas, y aunque la capacidad de interactuar con humanos aún es ampliamente limitadola IA permite a los humanoides comprender comandos, responder preguntas e incluso responder sarcásticamente o usar jerga.
Entonces, dependiendo de su definición de aprendizaje, los robots pueden “aprender” de alguna manera.
Para obtener más información sobre el estado de la IA en 2022, IEEE Spectrum lo desglosa visualmente aquí.
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