El desafío de fabricar robots parecidos a los seres humanos

Como profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencia Aplicada de la Universidad de Pensilvania, Daniel Lee trabaja con proyectos importantes de investigación —que cuentan, a veces, con una importante financiación— y que tienen como objetivo el avance del conocimiento y de la comprensión científica de la humanidad.

En el transcurso de los últimos cinco años, Lee ha trabajado en varios proyectos: fue entrenador de un equipo de fútbol de perros muy competitivo, participó en una carrera complicada en el desierto de California y enseñó a un perro a dar una voltereta hacia atrás. Esa última hazaña es más compleja de lo que parece, según Lee demostró recientemente. El animal saltó hacia atrás varias veces encima de una alfombra de goma instalada sobre una mesa de 90 centímetros de altura propia de este tipo de exhibiciones. En un determinado momento, sin embargo, el perro erró el “aterrizaje”, pisó en el bordillo de la mesa, y acabó estrellándose contra el suelo haciendo un fuerte ruido. Lee dijo: “A veces, son menos inteligentes de lo que nos imaginamos”.

La cobaya de Lee no era un perro de verdad, sino un Aibo de Sony. Es decir, un robot. A pesar del carácter extravagante de la investigación, los proyectos de Lee —enseñar a perros-robots a jugar al fútbol como si fueran un equipo, o programar un coche equipado con sensores y motores en miniatura para que recorra una calle de la ciudad sin conductor al volante— contribuyen al progreso de la ambiciosa meta del profesor. En otras palabras, Lee quiere aprender a hacer robots que piensen y actúen como seres humanos.

En una reciente charla titulada “Robots inteligentes: ¿qué será lo siguiente?”, patrocinada por el programa de Gestión de Tecnología del Master Ejecutivo (Executive Master’s in Technology Management) —una asociación entre la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Pensilvania y Wharton— Lee dijo que aún hay mucho que aprender antes de que los Robots puedan comportarse en el día a día como seres humanos en una amplia gama de tareas. Durante muchos años, el desafío consistió en desarrollar la tecnología básica que permitiera el funcionamiento de los robots. Pero a pesar de los adelantos logrados en ese sector, una inteligencia semejante a la inteligencia humana —incluso la capacidad de reconocer un rostro— sigue estando fuera de nuestro alcance, dijo Lee al lanzar una pregunta que es crítica para su campo de trabajo: “¿Por qué es tan difícil construir alguna cosa inteligente?”

 

Sustituyendo soldados humanos

 

La respuesta no es meramente académica. En EEUU, el Pentágono está gastando miles de millones: un total de 100.000 millones de dólares en el transcurso de varios años, de acuerdo con algunos analistas de tecnología, para crear robots que puedan ayudar o sustituir a soldados humanos. El proyecto de modernización del Sistema de Combates Futuros (FCS, según sus siglas en inglés), del Departamento de Defensa de EEUU, financia investigaciones para el desarrollo de ese tipo de tecnología. Entre sus beneficiarios están Lee y algunos miembros de un equipo de la Universidad de Pensilvania que recibieron 22 millones de dólares del Laboratorio de Investigaciones del Ejército para crear robots capaces de operar en zonas de combate con el mínimo de supervisión.

Aunque el uso para fines militares haya dominado el desarrollo comercial de los robots autónomos en EEUU, las oportunidades de negocio para robots inteligentes en otros sectores son igualmente significativas, según explica Lee. Él destaca que la investigación de los japoneses en el sector de inteligencia robótica tiene como objetivo ayudar a la población del país en fase acelerada de envejecimiento a realizar tareas domésticas.

La investigación avanzada en inteligencia artificial podrá conducir el desarrollo comercial de robots hacia lo que un especialista bautizó recientemente de tres “Ds: actividades monótonas (en inglés, dull), sucias (dirty) o peligrosas (dangerous)”. El 31 de marzo, Honda mostró un equipo semejante a un casco capaz de leer las ondas cerebrales humanas y transmitirlas a un robot humanoide, también fabricado por la misma empresa. Con ese equipo, es posible hacer que un robot, de nombre Asimo, ejecute tareas simples como, por ejemplo, mover el brazo.

“En Japón, los robots son empleados principalmente en el sector servicios”, dijo Lee, mientras que en EEUU no se confirma una tendencia muy pronunciada en ese sentido. “En EEUU, la Fundación Nacional de la Ciencia financia buena parte del trabajo. Por tanto, hay una mezcla, pero la mayor contribución proviene del presupuesto de defensa”.

Lee prevé que las aplicaciones comerciales lleguen más adelante. La investigación actual de ese tipo de tecnología tendrá un impacto muy grande sobre las industrias y los negocios futuros. “Hoy”, dice Lee, “somos capaces de construir dispositivos en miniatura y equipos que contienen muchos sensores, interruptores y componentes electrónicos informatizados. El único problema es hacer que funcionen de manera inteligente y eficaz en ambientes diversos. Los equipos del futuro no sólo tenderán a almacenar informaciones y permitir que los usuarios jueguen diversos juegos, también serán más útiles”.

Formado en física y graduado por la Universidad de Harvard con doctorado en física de la materia condensada en MIT, Lee se sintió atraído por la robótica después de trabajar en los Laboratorios Bell, en los años 90. Él quería saber por qué, a pesar de los rápidos avances de la tecnología informática, los robots aún no eran capaces de ejecutar tareas que los seres humanos y otros animales realizaban fácilmente. En especial, Lee estudia ahora la biología de las criaturas vivas para comprender mejor de qué forma procesamos la información. Su objetivo es transferir esa información al mundo de los robots.

“Tenemos incontables equipos con componentes informatizados y un mundo de sensores, pero las personas no saben qué hacer con todo eso”, dijo Lee en relación al estado actual del desarrollo de la robótica. Para construir una máquina más inteligente, no hay mapa que iguale al cerebro humano.

La idea de imitar a la biología para hacer avanzar la tecnología no es nueva. Lee dijo que antes de poner en práctica la idea de la elevación aerodinámica, a principios del siglo XX, las personas creían que bastaba con tener alas para volar. “Era común acoplar al cuerpo un par de alas y saltar desde el tejado de un edificio. El desenlace, sin embargo, no era muy bueno”. El éxito del vuelo de los hermanos Wright en 1903 fue, en parte, el resultado de un estudio más depurado de la mecánica real del vuelo de los pájaros. Los pájaros baten las alas para obtener estabilidad y propulsión, pero vuelan porque la curvatura de sus alas en rápido contacto con el aire crea más presión debajo que encima de ellos, teniendo como resultado la elevación necesaria para el vuelo. “Por tanto, el principal trabajo del piloto acabó siendo el de estirar el flap para “curvar” las alas de la aeronave.”

Pero la mente humana es mucho más difícil de replicar que las alas de un pájaro.

Los ordenadores usan su “fuerza bruta” de cálculo para vencer a un campeón de ajedrez, dijo Lee, pero no pueden ir más allá de eso. La mente, dijo él, es una máquina mucho más sofisticada y está lejos de comprenderse del todo. “Los algoritmos tradicionales de los ordenadores que realizan investigaciones rápidas y cálculos enormes no hacen que las máquinas sean inteligentes. Por tanto, tenemos que desarrollar algoritmos que traten de esos problemas de maneras diferentes, para que podamos crear robots capaces de desarrollar sus tareas en ambientes complejos. Ya existe un trabajo de buen nivel en ese sentido, pero todavía son necesarias muchas cosas para que la máquina se comporte de manera tan inteligente como un perro”.

Pero otras características de las criaturas biológicas han sido reproducidas por los robots, según la demostración hecha por Lee con el Aibo, de Sony. “Hola”, le dijo al perro electrónico, haciendo que Aibo girara la cabeza en su dirección. Lee fue hacia el otro lado de la habitación y dijo: “Eh, ¡aquí!”, y el robot giró la cabeza nuevamente. Para crear esa habilidad robótica, fue necesario desarrollar sensores sonoros que imitaran el procesamiento del sonido por el ser humano: diferencias mínimas de nanosegundos en la llegada de las ondas sonoras al sensor izquierdo o derecho comunican al robot de dónde salió el sonido, informándolo del lado al que debe girar la cabeza.

Con el tiempo, dijo Lee, el avance continuo de la habilidad del robot de percibir lo que pasa en su entorno y realizar tareas mecánicas contribuirá al incremento de su inteligencia artificial. Es decir, su habilidad de realizar ciertas tareas sin la supervisión constante del hombre. En ese sentido, las competiciones internacionales de fútbol con cuatro equipos de perros-robots Aibo, de Sony, han demostrado ser una buena diversión y excelente herramienta de aprendizaje para Lee y sus alumnos.

El “UPennalyzers”, equipo de fútbol creado por Lee, por estudiantes de ingeniería de la Universidad de Pensilvania y por el cuerpo docente de la institución, consiste en cuatro perros-robots, cada uno de ellos equipados con ordenadores programados para utilizar sus sensores para analizar el campo de juego. Ellos usan comunicadores inalámbricos para conversar con sus compañeros de equipo, pero no son controlados por humanos en el transcurso de los 20 minutos que duran los partidos, disputados en un campo de tres metros por cinco.

Lee dijo que los partidos con robots eran básicos al principio. “Usted habrá tenido la oportunidad de asistir a un partido disputado por niños de seis o siete años de edad en el que todos corren al mismo tiempo detrás del balón. Pues así era inicialmente. La pelota se quedaba treinta minutos en una esquina, sin hablar de los goles en propia meta”. Con el tiempo, sin embargo, los robots desarrollaron inteligencia suficiente para disputar partidos de mayor nivel, tal y como se pudo ver en el vídeo mostrado por Lee de un gol sofisticado marcado por el UPennalyzers en su partido más reciente. “Ahora, pueden comunicarse: “Usted va a por el balón y yo me quedo en la defensa’”.

Una razón por la cual el equipo usa perros-robots, en vez de robots humanoides, es que la locomoción en dos piernas es extremadamente difícil para los robots. Los últimos años, Lee y su equipo recibieron por lo menos 3,5 millones de dólares en fondos donados por la DARPA —la Agencia de Proyectos de Investigaciones Avanzadas de Defensa del Pentágono— para enseñar a los robots a caminar, así como para desarrollar una clase de robots capaces de usar sensores para navegar de forma autónoma por terrenos difíciles. Las ventajas militares de dispositivos de ese tipo, que podrían transportar cargas pesadas por montañas o a través de desiertos en zonas de combate peligrosas, son obvias. Pero la navegación en dos piernas continúa siendo el gran sueño de los programadores de robots. “Ellos quieren una máquina de 90 kilos que ande por su cuenta por las montañas, porque es imposible hacer que un coche suba por ciertas pendientes”, dijo.

¿Un nuevo uso para el mechero?

Pero el desarrollo de coches inteligentes sin pilotos —un proyecto que recibe una importante financiación del DARPA, y que tiene el ambicioso objetivo de fabricar un tercio de los vehículos de transporte militar no-pilotados hasta 2015— ha demostrado ser exitosa y una fuente de orgullo competitivo para Lee y sus alumnos. Recientemente, ellos quedaron entre los seis equipos que concluyeron el Desafío Urbano DARPA de 2007 en Victorville, en California, realizado en las calles de una base abandonada de la Fuerza Aérea Americana.

“Little Ben” —nombre que el equipo Ben Franklin, compuesto por estudiantes y profesores de la Universidad de Pensilvania y de Lehigh, dieron a su Toyota Prius adaptado— tuvo que circular por calles de la ciudad obedeciendo a las normas de tráfico y a las señales para evitar colisiones con otros finalistas. Para hacer el evento más realista y reñido, 50 conductores humanos equipados con cascos cruzaban las calles en sus vehículos. Un grupo de observadores siguió el evento detrás de gruesas barreras de hormigón.

La Universidad Carnegie Mellon, en asociación con General Motors, ganó el evento y se llevó el premio de 2 millones de dólares. La Universidad de Stanford recibió financiación federal para desarrollar coches-robots inteligentes. Con menos dinero disponible, el equipo Ben Franklin creó un vehículo que exigía menos potencia y consumía menos gasolina. Eso fue posible gracias a la utilización de un número menor de sensores. Lee observó que “con el Prius, fue posible usar el mechero para alimentar todos los ordenadores de a bordo”.

Lee dijo al público de la Universidad de Pensilvania que sabremos con certeza el momento en que los robots alcancen el siguiente nivel de inteligencia. Será cuando dominen la tarea humana extremadamente compleja de manejar un lavavajillas. “Los robots automáticos empleados en la industria nos llevaron mucho tiempo”, dijo. “Ahora necesitamos descubrir un medio de hacer que un robot llene un lavavajillas, ya que todas las noches hay un conjunto diferente de platos y vasos para lavar”.

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