Investigadores estadounidenses han creado un robot que aprende a predecir visualmente cómo se comportará su compañero robot, mostrando así un atisbo de intuición
Cuando dos primates pasan juntos el suficiente tiempo, aprenden rápidamente a predecir las acciones a corto plazo del otro. Eso se aplica también a los humanos, en casos como miembros de la familia, amigos o compañeros de trabajo o de estudios. Nuestra capacidad de anticipar las acciones de los demás nos facilita el vivir y trabajar juntos con éxito. En cambio, incluso los robots más inteligentes y avanzados han venido siendo notoriamente ineptos en este tipo de comunicación social, experimentando grandes dificultades o incluso una total imposibilidad para intuir qué está a punto de hacer otro robot con el que han pasado mucho tiempo juntos. Esto puede estar comenzando a cambiar.
Boyuan Chen, Carl Vondrick y Hod Lipson, de la Universidad de Columbia en la ciudad de Nueva York (Estados Unidos), han creado un robot que aprende a predecir visualmente cómo se comportará su compañero robot, mostrando así un atisbo de intuición. Al igual que una pareja con un largo tiempo de convivencia a cuestas, en la que cada miembro puede predecir cada uno de los movimientos del otro ante situacines típicas, el robot mencionado ha aprendido a predecir las acciones y objetivos futuros de su compañero robot mirando fugazmente la situación en la que se encuentra.
Esta capacidad del Ser Humano y algunos animales complejos de suponer estados mentales a otros individuos se conoce como Teoría de la Mente. En la versión robótica de dicha capacidad, esos estados mentales abarcan intenciones, conocimientos y creencias. En la versión humana, también abarcan emociones y deseos. En humanos, esta habilidad se desarrolla durante los primeros cuatro o cinco años de vida.
La versión robótica de esta habilidad podría ayudar a los robots a interactuar con mayor eficiencia y seguridad con otros robots y con humanos.
El avance ahora logrado, descrito por sus autores en un informe titulado "Visual Behavior Modelling for Robotic Theory of Mind" y publicado en la revista académica Nature Scientific Reports, es parte de un esfuerzo más amplio para dotar a los robots de la capacidad de comprender y anticiparse a los objetivos de otros robots, puramente a partir de observaciones visuales.
Primeramente, los investigadores colocaron en un tablero el robot a ser observado. Programaron el robot para que buscara con su sistema óptico manchas verdes y se desplazase hacia cualquier mancha verde que pudiera ver. Sin embargo, debía afrontar un problema: aunque a veces podía ver una mancha verde y moverse directamente hacia ella, en otras ocasiones su línea de visión entre él y una mancha verde quedaba bloqueda por una caja de cartón roja alta, lo que hacía que el robot se moviera hacia una mancha verde diferente, o hacia ninguna si no veía otra.
Luego entró en escena el robot observador. Este, después de observar a su compañero dando vueltas por el tablero durante dos horas, comenzó a anticipar el objetivo de su compañero y el camino que tomaría. El robot observador fue capaz de predecir el objetivo y el camino de su compañero 98 de cada 100 veces, en diferentes situaciones.
