La máquina aprende desde cero y sin conocimientos previos cuál es su naturaleza, sus tareas y si sufre algún daño.
"Pienso luego existo", decía Descartes. Los seres humanos tenemos una gran autoconciencia. Somos capaces de imaginarnos a nosotros mismos, proyectarnos en escenarios futuros y aprender revisando experiencias pasadas y reflexionando sobre lo que salió bien o mal. La mayoría de los robots, en cambio, aún no saben siquiera que es lo que son. Tienen que utilizar modelos proporcionados por humanos, o aprender mediante pruebas y errores laboriosos que requieren mucho tiempo.
En ese camino hacia la inteligencia artificial autoconsciente, los investigadores de Columbia Engineering en EE.UU. han logrado un gran avance. Según publican en la revista Science Robotics, han creado un robot que aprende qué es, desde cero, sin ningún conocimiento previo de física, geometría o dinámica motora.Inicialmente, la máquina no sabe si es una araña, una serpiente o un brazo. No tiene ni idea de cuál es su forma. Después de un breve período de "balbuceo", y en aproximadamente un día de computación intensiva, la máquina crea una autosimulación que puede utilizar para contemplar y adaptarse a diferentes situaciones, manejar nuevas tareas y detectar y reparar daños en su propio cuerpo.
Hasta la fecha, los robots han operado modelos explícitamente por humanos. "Pero si queremos que los robots se vuelvan independientes, para adaptarse rápidamente a escenarios imprevistos por sus creadores, es esencial que aprendan a simularse", dice Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica y director del laboratorio de Máquinas Creativas, donde se llevó a cabo la investigacion.
Para el estudio, Lipson y su estudiante de doctorado Robert Kwiatkowski utilizaron un brazo robótico articulado de cuatro grados de libertad. Inicialmente, el robot se movió al azar y recogió aproximadamente mil trayectorias, cada una de las cuales comprendía cien puntos. Luego, el robot utilizó el "deep learning" (aprendizaje profundo), una técnica moderna de aprendizaje automático que simula el trabajo de un cerebro humano, para crear un automodelo.
DÍA Y MEDIO DE ENTRENAMIENTO
Los primeros automodelos eran bastante inexactos y el robot no sabía qué era ni cómo estaban conectadas sus articulaciones. Pero después de menos de 35 horas de entrenamiento, el automodelo se volvió consistente con el robot físico hasta unos cuatro centímetros. El simulador realizó una tarea de "recoger y colocar" en un sistema de circuito cerrado que permitió al robot recalibrar su posición original entre cada paso a lo largo de la trayectoria.
Sin ningún tipo de retroalimentación externa, el robot pudo completar la tarea con una tasa de éxito del 44%. "Eso es como intentar recoger un vaso de agua con los ojos cerrados, un proceso difícil incluso para los humanos", observó Kwiatkowski.
El robot también se usó para otras tareas, como escribir texto usando un marcador. Para probar si podía detectar daño a sí mismo, los investigadores imprimieron en 3D una parte deformada para simular el daño y el robot pudo detectar el cambio y volver a entrenar su automodelo. El nuevo modelo propio permitió que el robot reanudara sus tareas de recoger y colocar con poca pérdida de rendimiento.
APRENDER COMO UN BEBÉ
Lipson señala que la autoimagen es clave para que los robots puedan obtener habilidades más generales. "Esto es quizás lo que hace un niño recién nacido en su cuna, ya que aprende lo que es", señala. "Creemos que esta ventaja también puede haber sido el origen evolutivo de la autoconciencia en los humanos. Si bien la capacidad de nuestro robot para imaginarse a sí mismo todavía es muy basta en comparación con la de los humanos, creemos que está en el camino hacia la autoconciencia de la máquina".
Lipson cree que la robótica y la inteligencia artificial pueden ofrecer una nueva ventana al viejo rompecabezas de la conciencia. "Los filósofos, los psicólogos y los científicos cognitivos han estado reflexionando sobre la autoconciencia de la naturaleza durante milenios, pero han progresado relativamente poco", observa. "Todavía ocultamos nuestra falta de comprensión con términos subjetivos, pero los robots ahora nos obligan a traducir estas nociones vagas en algoritmos y mecanismos concretos".
Lipson y Kwiatkowski son conscientes de las implicaciones éticas. "La autoconciencia conducirá a sistemas más resistentes y adaptativos, pero también implica cierta pérdida de control", advierten. "Es una tecnología poderosa, debe manejarse con cuidado".
Los investigadores explorarán ahora si los robots pueden modelar no solo sus propios cuerpos, sino también sus propias mentes, si los robots pueden pensar en pensar.
Referencia bibliográfica:
Robert Kwiatkowski y Hod Lipson. 2019. Task-agnostic self-modeling machines/. Science Robotics. DOI: 10.1126/scirobotics.aau9354
