Nvidia sigue avanzando en el campo de la inteligencia artificial. La compañía especializada en el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico ha desarrollado un sistema para que los robots puedan aprender a comportarse a partir de la observación de un ser humano.
La revolución de los robots estás a punto de comenzar, si es que no ha empezado ya. Desde hace décadas los ingenieros nos llevan avisando del enorme potencial de estos. Ahora un grupo de investigadores han conseguido que los autómatas aprendan con tan solo observar, algo que es… muy humano.
Hasta ahora, cuando un programador quería que un robot hiciese una cosa en concreto, lo que tenía que hacer era: abrir el ordenador, pinchar en el programa pertinente y crear las líneas de código necesarias para traducir esa intención en un lenguaje entendible por el robot.
Pero ¿qué pasaría si los robots pudieran sentarse y aprender de nosotros? Sí, al igual que un niño aprende a andar viendo a sus padres, los robots podrían hacer lo propio a la hora de aprender nuevos movimientos. Y dejemos el condicional, ya que esto es una realidad desde hace un tiempo.
Y si bien la imitación y el aprendizaje por refuerzo son dos de los métodos más populares en la actualidad. El primero implica tomar el control del robot para enseñarle a realizar una tarea, mientras que el segundo supone entrenar un sistema con millones de imágenes.
El sistema, desarrollado por un equipo de investigadores liderados por Stan Birchfield y Jonathan Tremblay, se basa en el Deep-learning y permite enseñarle a un robot a completar una tarea imitando los gestos y comportamiento de una persona.
Varios investigadores están explorando un método aún más intuitivo que entrena eficazmente un sistema observando a un humano completar una tarea. Un equipo de la Universidad Carnegie Mellon ha creado el WHIRL, un algoritmo que puede entrenar un sistema viendo un vídeo.
En sus demostraciones, un brazo robótico móvil de uso corriente aprende a realizar más de 20 tareas domésticas, como abrir y cerrar cajones, electrodomésticos y sacar la basura.
En el caso de WHIRL, no se necesitan complementos especiales. El robot se limita a intentar ejecutar una determinada tarea hasta conseguirlo, incluso si tarda horas en dominarla por completo.
Como señala la universidad, su propio enfoque no puede ser idéntico al de los humanos, sino que el sistema busca el mejor método para completar la tarea basándose en sus propias limitaciones de hardware.
