¡°En dos d¨¦cadas habr¨¢ robots m¨¢s inteligentes que los humanos¡±

J¨¹rgen Schmidhuber (1963, Munich) empez¨® a interesarse por la inteligencia artificial cuando era un adolescente. So?aba con construir un robot que fuera m¨¢s inteligente que ¨¦l mismo. Unos 40 a?os m¨¢s tarde preside la compa?¨ªa NNAISENSE ¡ªque dise?a robots que aprenden como lo hacen los ni?os¡ª y persigue el mismo sue?o. La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados y, con ella, la posibilidad de cumplir su deseo: ¡°En dos d¨¦cadas habr¨¢ robots m¨¢s inteligentes que los humanos¡±.

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¡°Mi intenci¨®n es construir un aut¨®mata que aprenda a ser m¨¢s inteligente que yo y resuelva los problemas que yo no puedo resolver. Cuando lo consiga me jubilar¨¦¡±, afirma con una sonrisa Schmidhuber, que es adem¨¢s codirector del Instituto Dalle Molle de Investigaci¨®n de Inteligencia Artificial en Manno (Suiza). En 1997, este alem¨¢n fue el art¨ªfice de un algoritmo llamado Long Short Term Memory (LSTM), que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural por parte de las m¨¢quinas y es utilizado por empresas como Google, Facebook o Amazon.

Ahora su equipo en NNAISENSE trata de fabricar robots que sean aut¨®nomos y aprendan como lo hacen los ni?os: ¡°La mayor¨ªa del tiempo no tratan de imitar a sus padres, sino que aprenden por s¨ª mismos. Ven procesos, los interpretan y los reproducen¡±. Los m¨¢s peque?os, explica Schmidhuber, inventan ¡°sus propios experimentos¡± para aprender c¨®mo funciona el mundo. ¡°Por ejemplo, al soltar sus juguetes ven como estos caen al suelo cada vez m¨¢s r¨¢pido y aprenden sobre gravedad¡±, afirma. Los menores tambi¨¦n hacen predicciones sobre qu¨¦ acciones les van a causar dolor o satisfacci¨®n: ¡°Si un beb¨¦ se da con una mesa, va a sentir dolor, y la pr¨®xima vez intentar¨¢ evitar el golpe rodeando el objeto o sin tocarlo¡±.

Los robots fabricados por este experto ¡°aprenden como los ni?os a hacer experimentos que les ense?en c¨®mo funciona el mundo¡±. Al principio, se les proporciona una serie de ¨®rdenes pero despu¨¦s, mediante sistemas de machine learning, ellos mismos aprenden habilidades nuevas por su cuenta, seg¨²n afirma este alem¨¢n participante en el IROS 2018 ¡ªel congreso de rob¨®tica m¨¢s grande del mundo¡ª.

Redes neuronales

Schmidhuber pone el ejemplo de un robot que aprende a correr ¡°sin ning¨²n profesor que le ense?e¡± de la misma forma que lo hace un ni?o: ¡°Un beb¨¦ puede necesitar un a?o para controlar sus m¨²sculos, aprender a levantarse, andar y correr. Las redes neuronales de este robot tambi¨¦n necesitan semanas para hacerlo¡±. Mientras que este humanoide al principio se ca¨ªa al suelo continuamente, el experto en inteligencia artificial asegura que ¡°lleg¨® un punto en el que fue capaz de mover un pie detr¨¢s de otro e incluso a correr¡±.

Pero esta capacidad de aprender como ni?os no solo es importante para robots humanoides. En otro proyecto, Schmidhuber y su equipo trabajaron con coches peque?os de Audi que alcanzaban los 120 kil¨®metros por hora para que aprendieran por su cuenta a aparcar: ¡°Estaban equipados con c¨¢maras y sensores. Se chocaban con otros veh¨ªculos y ten¨ªan que intentarlo una y otra vez, poco a poco evitaban golpearse y finalmente pod¨ªan aparcar en situaciones dif¨ªciles¡±.

Este experto en inteligencia artificial explica que la clave est¨¢ en dotar a los robots de ¡°la curiosidad de un beb¨¦ que intenta hacer experimentos y entender c¨®mo funciona el mundo y las consecuencias de sus acciones¡±. Esta forma de aprender, seg¨²n sostiene, no difiere mucho de la de los adultos: ¡°Un ni?o es un peque?o cient¨ªfico que hace experimentos con sus juguetes. Puede que 20 a?os m¨¢s tarde ese ni?o sea por ejemplo un cient¨ªfico que haga experimentos en el laboratorio europeo de f¨ªsica de part¨ªculas CERN¡±.

Pese a que los aut¨®matas del futuro puedan aprender de forma similar a las personas, ¡°ser¨¢n muy diferentes a los robots humanoides que se fabrican hoy en d¨ªa¡±. ¡°Los robots del futuro, por ejemplo los que vayan a la Luna o a Mercurio, no se parecer¨¢n f¨ªsicamente a nosotros, estar¨¢n compuestos por sistemas y sensores que los humanos no tenemos y ser¨¢n mucho m¨¢s inteligentes¡±, concluye Schmidhuber.