Entornos hiperreales para domar a la inteligencia artificial sin salir de casa

Que la realidad supere a la ficci¨®n, quiz¨¢s no sea del todo cierto. Al menos cuando la inteligencia artificial sale a escena. Uno de los mayores problemas que afronta su entrenamiento es algo tan cotidiano como pisar la calle. Casi sin instrucciones previas, tiene que comprender a la perfecci¨®n el entorno, aprender autom¨¢ticamente a comportarse. Su sistema de percepci¨®n afronta tantas variables que, por muy inteligente que sea la m¨¢quina, no resulta aconsejable que se codee con la realidad. Para evitar disgustos o actitudes indeseadas, Next Limit ha dise?ado un software de creaci¨®n de entornos virtuales hiperrealistas ¨Cllamado Anyverse¨C con el que domar a la fiera lejos de los humanos, aunque creado por ellos.

Para resumir lo que consigue esta empresa, fundada en 1998 y ganadora de un Oscar al m¨¦rito t¨¦cnico en 2008, el ejemplo m¨¢s recurrente, y al que dedican la mayor¨ªa de recursos, es el de los coches aut¨®nomos. Para alimentar a su ordenador, el que lo gu¨ªa sin nuestras manos, recoge fotograf¨ªas durante su trayecto y las procesa. Lo que propone Next Limit es, a partir de los entornos virtuales m¨¢s precisos que la propia realidad, facilitar este proceso de aprendizaje. ¡°Tenemos que simular con m¨²ltiples variables. La inteligencia artificial necesita infinidad de datos. Ah¨ª fuera todo no es perfecto. Por ejemplo, en la carretera tambi¨¦n llueve y altera los reflejos¡±, precisa V¨ªctor Gonz¨¢lez, fundador de la compa?¨ªa.

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El riesgo de poner en las carreteras a coches que no interpreten estas imperfecciones parece evidente. En este Matrix hiperrealista, sin pastillas de por medio, lo mismo ense?an a diferenciar un cami¨®n de un puente que una se?al f¨ªsica de stop de un anuncio en medio de la ciudad con una imagen id¨¦ntica. ¡°Hoy en d¨ªa, la inteligencia artificial es m¨¢s lenta que el cerebro humano, pero tiene que tomar decisiones a la misma velocidad. Al igual que nosotros sabemos que una caja de cart¨®n la podemos atravesar, un veh¨ªculo aut¨®nomo no puede detenerse; sino seguir conduciendo¡±, explica Gonz¨¢lez.

Los falsos positivos y los falsos negativos no son una opci¨®n. La exigencia a la que sometemos a las m¨¢quinas no transige la m¨¢s m¨ªnima confusi¨®n. ¡°No valen los errores con el machine learning a pesar de que siempre existir¨¢ cierto margen de confusi¨®n con cualquier sistema tecnol¨®gico¡±, sostiene M¨®nica Gonz¨¢lez, responsable de alianzas estrat¨¦gicas de Next Limit. A diferencia de otros sistemas de entrenamiento, aqu¨ª, para rozar esta perfecci¨®n, no hay personas detr¨¢s del etiquetado necesario de los datos. Todo es virtual, con cambios en los par¨¢metros t¨¦cnicos ¨Ccomo los reflejos solares¨C, en aras de mejorar la seguridad.

• Drones y robots tambi¨¦n aprenden virtualmente

Pese a que los veh¨ªculos aut¨®nomos centran gran parte de los esfuerzos de Next Limit, su software cuenta con m¨¢s salidas. Los drones, si de verdad pretenden funcionar alejados de los humanos, en Anyverse disponen de un aliado. Como razona Gonz¨¢lez, pensemos en aquellos dise?ados para controlar pistas de aterrizaje de un aeropuerto. Con un entrenamiento adecuado, inspeccionar¨ªan las instalaciones y no habr¨ªa necesidad alguna de volar un avi¨®n, con todos los gastos que conlleva ¨Cincluidos los medioambientales¨C, para realizar esta labor. ¡°Detectar¨ªa todos los defectos en una pasada. La misma idea tambi¨¦n vale para sobrevolar grandes extensiones agr¨ªcolas, por ejemplo¡±, a?ade.

En algo tan cotidiano como los robots de limpieza, la hiperrealidad tiene un hueco. Parece gracioso que la m¨¢quina se coche contra las paredes, sillas o el mobiliario en general; pero, si esta toma de contacto viene aprendida antes de ir y venir por el parqu¨¦ de casa, la eficiencia y los recursos para mejorar su aprendizaje mejoran exponencialmente. ¡°Programamos simulaciones f¨ªsicas que entrenan al sistema a reconocer c¨®mo moverse. Desconozco hasta d¨®nde se implantar¨¢n, pero para las mascotas virtuales todo ser¨ªa bastante m¨¢s sencillo y preciso¡±, asegura Gonz¨¢lez.

El mundo paralelo de Next Limit no ha desarrollado algoritmos pensados para que el machine learning aprenda progresivamente. La empresa solo se encarga de adiestrar a las m¨¢quinas con la finalidad de que, posteriormente, mejoren sus capacidades cognitivas. Cuestiones de hiperrealismo, que nada tienen que ver con construir redes neuronales nuevas. Ninguno de los responsables de la organizaci¨®n se atreve a pronosticar el futuro de su tecnolog¨ªa. Lo ¨²nico que dejan claro es que, con su locura ¨Co frikismo, reconocido abiertamente¨C por las matem¨¢ticas, la f¨ªsica y la programaci¨®n, la domesticaci¨®n de la bestia artificial es cosa de llevar el realismo hasta el mayor extremo posible.